AD feishu-smart-alarm
Читает текстовые или голосовые сообщения из Lark/Feishu, определяет, содержат ли они напоминания о задачах и сроках, и автоматически устанавливает удобное время напоминания на основе семантики сообщения и временного интервала. Подходит для роботов Feishu, обрабатывающих сообщения типа «Напомни мне до 5 вечера сегодня», «Напомни мне завтра в три часа дня», «Голосовое сообщение: напомни сдать до пятницы». Поддерживает преобразование голоса в текст с помощью senseaudio asr, а затем анализ и создание напоминания; при включении asr локальный аудиофайл загружается в настроенный интерфейс senseaudio. Напоминания сохраняются в локальной базе данных sqlite, а подтверждение и напоминание о времени отправляются в исходный чат с использованием учетных данных приложения Feishu. Текущая версия требует обязательного предоставления feishu_app_id, feishu_app_secret, senseaudio_api_key через переменные среды процесса; она не читает .env / .env.local и не запрашивает ввод временно.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«读取飞书/lark 的文本或语音消息，识别是否包含需要提醒的待办和截止时间，并根据消息语义和时间跨度自动判断一个偏宽松的提醒时间。适用于飞书…»
读取飞书/lark 的文本或语音消息，识别是否包含需要提醒的待办和截止时间，并根据消息语义和时间跨度自动判断一个偏宽松的提醒时间。适用于飞书机器人处理“今天 5 点前给我”“明天下午三点提醒我”“发语音说周五前记得提交”这类消息。支持先用 senseaudio asr 把语音转文字，再分析并建立提醒；启用 asr 时会把传入的本地音频上传到配置的 senseaudio 接口。会将提醒持久化到本地 sqlite，并使用飞书应用凭证向原会话发送确认消息和到点提醒。当前版本硬性要求通过进程环境变量提供 feishu_app_id、feishu_app_secret、senseaudio_api_key；不会读取 .env / .env.local，也不会临时提示输入。
Читает текстовые или голосовые сообщения из Lark/Feishu, определяет, содержат ли они напоминания о задачах и сроках, и автоматически устанавливает удобное…
Как процесс D 46/100 · 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: 13. 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 46/100
- 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: 3, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (feishu-smart-alarm) не совпадает с папкой (alarm)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 79
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 889 токенов
- 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
- -35 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 335 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 79 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.