BF lark-contact
Адресная книга Lаrk / Feishu. Используется для преобразования имени сотрудника / электронной почты в open_id, а также для обратного поиска имени сотрудника / отдела / электронной почты / контактной информации по open_id. Когда пользователь называет имя человека, а следующим шагом нужно отправить сообщение / добавить в группу / запланировать встречу, сначала используйте этот навык, чтобы заменить имя на ID; когда в выводе появляется open_id, который нужно показать пользователю в виде имени, или когда пользователь напрямую запрашивает отдел / электронную почту / контактную информацию человека, используйте этот навык для поиска. Не отвечает за обход дерева отделов, перечисление сотрудников по отделам, организационную диаграмму; такие запросы следует выполнять через нативные OpenAPI.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«飞书 / Lark 通讯录,用于按姓名 / 邮箱把员工解析成 open_id,以及按 open_id 反查员工的姓名 / 部门 / 邮箱 /…»
飞书 / Lark 通讯录,用于按姓名 / 邮箱把员工解析成 open_id,以及按 open_id 反查员工的姓名 / 部门 / 邮箱 / 联系方式。当用户说出某人姓名而下一步需要发消息 / 加群 / 排日程时,先用本 skill 把姓名换成 ID;当输出里出现 open_id 需要展示成姓名给用户看,或用户直接询问某人的部门 / 邮箱 / 联系方式时,用本 skill 查。不负责部门树遍历、按部门列员工、组织架构图,这类需求走原生 OpenAPI。
Адресная книга Lаrk / Feishu.
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../lark-im/SKILL.md, ../lark-calendar/SKILL.md, ../lark-openapi-explorer/SKILL.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 4. 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../lark-im/SKILL.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../lark-calendar/SKILL.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../lark-openapi-explorer/SKILL.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): ../lark-im/SKILL.md, ../lark-calendar/SKILL.md, ../lark-openapi-explorer/SKILL.md
- 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
- 100Шаги. Шагов: 6
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 288 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 228 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.