CF Lottery Data Analysis & Number Generator (DLT)
Инструмент анализа китайской спортивной лотереи "Da Le Tou" (DLT) на базе ИИ — интегрирует более 10 методологий, включая статистику частоты, анализ пропусков, анализ трендов, анализ четности/нечетности и диапазонов, последовательные числа, анализ разброса, моделирование Монте-Карло и анализ данных на Python. Обновлено в 2026 году с последней базой данных исторических розыгрышей и улучшенными алгоритмами фильтрации комбинаций. Предоставляет научный выбор номеров и рациональные рекомендации по ставкам.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered China Sports Lottery "Da Le Tou" (DLT) analysis tool — inte…»
AI-powered China Sports Lottery "Da Le Tou" (DLT) analysis tool — integrates 10+ methodologies including frequency statistics, omission analysis, trend analysis, odd/even & range analysis, consecutive numbers, span analysis, Monte Carlo simulation, and Python data analysis. Updated 2026 with latest historical draw database refresh and enhanced combination filtering algorithms. Provides scientific number selection and rational betting guidance. Keywords: lottery, DLT, Da Le Tou, number prediction, data analysis, lottery strategy, Chinese lottery, 大乐透, 超级大乐透, 前区, 后区, 追加投注, 胆拖, 选号策略.
Инструмент анализа китайской спортивной лотереи "Da Le Tou" (DLT) на базе ИИ — интегрирует более 10 методологий, включая статистику частоты, анализ пропусков…
Как процесс F 26/100 · Процесс не описан — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: AI-powered China Sports Lottery "Da Le Tou" (DLT) analysis tool — … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug"
Процессный рейтинг: все десять параметров 26/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Lottery Data Analysis & Number Generator (DLT)) не совпадает с папкой (chance-dlt-predictor)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2389 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 587 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 53.