AC ocas-taste
Используйте при генерации персонализированных рекомендаций, основанных на реальных сигналах потребления (покупки, посещения, прослушивания, просмотры), сканировании электронной почты и календаря для получения данных о потреблении, обогащении сущностей местностей атрибутами, релевантными вкусу, исследовании междоменных открытий на основе фактического поведения, проверке статуса модели вкуса или создании периодических отчетов о моделях вкуса. Триггерные фразы: 'рекомендовать', 'что мне понравится', 'на основе того, что мне нравилось', 'предложи что-нибудь похожее', 'мой вкус', 'что мне попробовать', 'просканируй мою почту', 'что я ел', 'рекомендации ресторанов', 'обновить вкус'. Не использовать для общего поиска, редакционных списков топ-10 или создания рекламных текстов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when generating personalized recommendations grounded in real cons…»
Use when generating personalized recommendations grounded in real consumption signals (purchases, visits, plays, watches), scanning email and calendar for consumption data, enriching venue entities with taste-relevant attributes, exploring cross-domain discovery based on actual behavior, checking taste model status, or producing periodic taste pattern reports. Trigger phrases: 'recommend', 'what would I like', 'based on what I've liked', 'suggest something similar', 'my taste', 'what should I try', 'scan my email', 'what have I been eating', 'restaurant recommendations', 'update taste'. Do not use for generic search, editorial top-10 lists, or ad-copy generation.
Используйте при генерации персонализированных рекомендаций, основанных на реальных сигналах потребления (покупки, посещения, прослушивания, просмотры)…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 11. 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 4, column 14: description: Use when generating personalized recommendations grounded in real … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "install"
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 88
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3180 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 16. 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 671 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 88 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.