AC retail-store-poscore-baseline-analysis
Инструмент анализа исторических базовых показателей магазинов. На основе представлений базы данных Agent API предоставляет многопериодный базовый анализ + квартильный анализ. Основные возможности: 1. Многопериодные базовые показатели (13 недель/квартал, 26 недель/полгода, 52 недели/год, 12 месяцев) 2. Многомерные группировки (по дням недели, календарным неделям, календарным месяцам) 3. Квартильный анализ (P25/P50/P75, определение аномальных интервалов) 4. Типы базовых показателей (weekday — группировка по дням недели, week — календарные недели, month — календарные месяцы) 5. Проверка качества данных (требование минимального количества образцов) Источники данных: v_gmv_daily_by_store, v_gmv_weekly_by_store, v_gmv_monthly_by_store Условия срабатывания: - Пользователю требуется сравнение с базовыми показателями (например, «как по сравнению с историей») - Пользователь анализирует закономерности периодов (например, «сколько обычно продается в понедельник») - Пользователь выявляет аномалии (например, «сегодняшние результаты нормальные?»)
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«门店历史基线分析工具。基于Agent API数据库视图，提供多周期基线+四分位分析。 核心能力： 1. 多周期基线（13周/季度、26周/…»
门店历史基线分析工具。基于Agent API数据库视图，提供多周期基线+四分位分析。 核心能力： 1. 多周期基线（13周/季度、26周/半年、52周/全年、12个月） 2. 多维度分组（按星期几分组、自然周、自然月） 3. 四分位分析（P25/P50/P75，识别异常区间） 4. 基线类型（weekday按星期几分组、week自然周、month自然月） 5. 数据质量检查（最小样本数要求） 数据源：v_gmv_daily_by_store、v_gmv_weekly_by_store、v_gmv_monthly_by_store 触发条件： - 用户需要基线对比（如"和历史比怎么样"） - 用户分析周期规律（如"周一通常卖多少"） - 用户识别异常（如"今天的业绩正常吗"）
Инструмент анализа исторических базовых показателей магазинов.
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: 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")
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: 17
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 227 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
- +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 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 344 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.