AB calories
Отслеживает калории, макронутриенты и тенденции веса по фотографиям еды, текстовым записям и этикеткам питания. Используйте, когда пользователь записывает прием пищи или напиток, ведет дневник питания, спрашивает, сколько калорий в чем-то, хочет установить целевой показатель калорий или белка для сушки, набора массы, дефицита или поддержания веса, спрашивает о своем TDEE или поддерживающих калориях, считает макронутриенты или углеводы, читает этикетку продукта, спрашивает, следует ли учитывать сожженные калории от упражнений или расход энергии во время тренировки, или спрашивает, почему весы стоят на месте, почему вес не снижается, или почему он подскочил за ночь. Охватывает калибровку TDEE на основе собственных записей пользователя, расчеты для еды вне дома, алкоголя и читмилов, плато и вес воды, показания жира в организме по умным весам, GLP-1 и медицинские рекомендации, а также безопасность при расстройствах пищевого поведения. Не для планирования питания или рецептов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tracks calories, macros, and weight trends from meal photos, text logs…»
Tracks calories, macros, and weight trends from meal photos, text logs, and nutrition labels. Use when the user logs a meal or a drink, keeps a food diary, asks how many calories something has, wants a calorie or protein target for a cut, bulk, deficit, or maintenance, asks for their TDEE or maintenance calories, counts macros or carbs, reads a food label, asks whether to eat back exercise calories or workout burn, or asks why the scale is stuck, why they are not losing weight, or why it jumped overnight. Covers TDEE calibration from the user's own logs, restaurant, alcohol, and cheat-day estimates, plateaus and water weight, smart-scale body-fat readings, GLP-1 and medical guardrails, and eating disorder safety. Not for meal planning or recipes.
Отслеживает калории, макронутриенты и тенденции веса по фотографиям еды, текстовым записям и этикеткам питания.
Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск
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: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "changelog" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 76/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 36
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3150 токенов
- 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: 11. 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 756 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.