AD long-doc-translation
Высококачественный конвейер для перевода на китайский язык длинных иностранных (немецкий/английский/французский/японский и т. д.) научных монографий, древних текстов, архивов, переводных изданий: парсинг → очистка и сегментация → создание глоссария и терминологии → параллельный пакетный перевод → многомерный контроль качества → объединение и доставка версии для чтения с оглавлением. Подходит для задач перевода объемом более 300 страниц, требующих единообразия терминологии во всей книге, сохранения сносок и возможности отслеживания сомнительных мест. Триггеры: полный перевод / перевод всей книги / перевод книги целиком / перевод с немецкого на китайский / академический перевод / перевод больших объемов / переводное издание / пофрагментный перевод / перевести эту книгу на китайский / translate a whole book / full-text translation of a scholarly monograph.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«长篇外文（德/英/法/日等）学术专著、古籍、档案、译著的全文高质量中译流水线：解析→清洗切片→建体例与术语表→并行分批翻译→多维质检→合并交…»
长篇外文（德/英/法/日等）学术专著、古籍、档案、译著的全文高质量中译流水线：解析→清洗切片→建体例与术语表→并行分批翻译→多维质检→合并交付带目录的阅读版。适用于 300 页以上、需要术语全书统一、脚注保留、存疑可追溯的长篇翻译任务。Triggers: 全文翻译 / 翻译全书 / 翻译整本 / 德译中 / 学术翻译 / 长篇翻译 / 译著 / 逐段翻译 / 把这本书译成中文 / translate a whole book / full-text translation of a scholarly monograph.
Высококачественный конвейер для перевода на китайский язык длинных иностранных (немецкий/английский/французский/японский и т.
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: 8. 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 42
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1668 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
- +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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 264 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.