BD yc-resource-import
Автоматизированная система ввода туристических ресурсов в базу данных. Поддерживает автоматическое получение контрактов из локальных файлов / Google Drive / Baidu Netdisk; Поддерживает полный разбор PDF / Word / PDF с изображениями / сканов / фотографий; Автоматически распознает 8 типов ресурсов → извлекает по фиксированным стандартным полям → автоматически дополняет общедоступную информацию → обезличивает конфиденциальную информацию → проверяет соответствие → выводит стандартный CSV и добавляет в производственную базу данных; Не выдумывает, не домысливает, не заполняет неправильно, поля на 100% соответствуют заголовкам производственной среды. Триггерные слова: ввод ресурсов, разбор и ввод, туристические ресурсы, ввод CSV, разбор контрактов, импорт ресурсных соглашений.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«全球旅游资源全自动解析入库技能。 支持本地文件 / Google Drive / 百度网盘自动拉取合同； 支持 PDF / Word / 图…»
全球旅游资源全自动解析入库技能。 支持本地文件 / Google Drive / 百度网盘自动拉取合同； 支持 PDF / Word / 图片PDF / 扫描件 / 拍照图片全格式解析； 自动识别8大资源类型 → 按锁死标准字段抽取 → 公开信息自动补齐 → 敏感信息脱敏 → 合规校验 → 输出标准CSV并追加到生产库； 不编造、不脑补、不乱填、字段与表头100%对齐生产环境。 触发词：资源入库、解析入库、旅游资源、CSV入库、合同解析、资源协议导入。
Автоматизированная система ввода туристических ресурсов в базу данных.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 74
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2349 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 228 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 32 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.