BC ocas-look
Преобразует предоставленные пользователем изображения в проверенные черновики действий, готовые к принятию решений. Маршрутизирует изображения по предполагаемому намерению в различных областях: события с флаеров, макросы с фотографий еды, места для сохранения, продукты для оценки цены, квитанции для записи, документы для архивации, гражданские проблемы для сообщения. Поддерживает обратный поиск изображений через Яндекс и Google. НЕ для общего OCR, исследований компьютерного зрения или наблюдения.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Converts user-provided images into validated, decision-ready action dr…»
Converts user-provided images into validated, decision-ready action drafts. Routes images by inferred intent across domains: events from flyers, macros from meal photos, places to save, products to price, receipts to log, documents to file, civic issues to report. Supports reverse image search via Yandex and Google. NOT for generic OCR, computer vision research, or surveillance.
Преобразует предоставленные пользователем изображения в проверенные черновики действий, готовые к принятию решений.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 381 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "warning" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "includes" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers"
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
- 85Шаги. Шагов: 71, расплывчатых формулировок: 2
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2657 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 25. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 381 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (14 из 14)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.