AC feishu-bitable-import
🚀 Инструмент импорта данных для корпоративных многомерных таблиц Feishu (Bitable). Массовый импорт данных из CSV/Excel/JSON в многомерные таблицы Feishu, автоматическое интеллектуальное определение типов полей, три режима синхронизации: инкрементное обновление/полное перезаписывание/только добавление, поддержка создания новых таблиц из локальных данных одним щелчком мыши. Подходит для экспорта корпоративных центров данных, синхронизации бизнес-отчетов, регулярного обновления данных, сценариев совместной работы команд. Активируется, когда требуется массовый импорт локальных данных CSV/Excel в многомерные таблицы Feishu, экспорт данных из внешних систем в Feishu, массовое создание записей в многомерных таблицах Feishu. Триггеры: "Импорт CSV в Feishu", "Массовый импорт таблиц Feishu", "Импорт данных Feishu", "feishu bitable import", "Создание таблиц Feishu", "Импорт данных в Feishu".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«🚀 企业级飞书多维表格（Bitable）数据导入工具，从 CSV/Excel/JSON 批量导入数据到飞书多维表格，自动智能推断字段类型，…»
🚀 企业级飞书多维表格（Bitable）数据导入工具，从 CSV/Excel/JSON 批量导入数据到飞书多维表格，自动智能推断字段类型，增量更新/全量覆盖/仅新增三种同步模式，支持从本地数据一键创建新表格。适合企业数据中台导出、业务报表同步、定时数据更新、团队数据协作场景。使用当需要将本地CSV/Excel数据批量导入飞书多维表格、从外部系统导出数据到飞书、批量创建多维表格业务记录时触发。Triggers: "导入CSV到飞书", "批量导入飞书表格", "飞书数据导入", "feishu bitable import", "创建飞书表格", "数据导入飞书"。
🚀 Инструмент импорта данных для корпоративных многомерных таблиц Feishu (Bitable).
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 5. 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 2, column 14: description: 🚀 企业级飞书多维表格（Bitable）数据导入工具，从 CSV/Excel/JSON 批量导入数据到飞书多维表格，自动智能推断字… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 773 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +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
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 286 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.