AB Listen
Исправляет искаженный ввод речи в текст: исправляет неправильно транскрибированные имена, числа и команды в голосовых сообщениях. Используйте, когда сообщение было получено голосом, а слово нарушает предложение, диктовка искажает имена собственные, жаргон, суммы, время или адреса электронной почты, пользователь говорит "нет, я сказал X" или повторяется, транскрипты содержат заполнители, произнесенную пунктуацию или галлюцинации предложений, пользователь диктует электронное письмо или документ голосом, или движку STT (Whisper или облачная речь) требуется настройка словаря для повторяющихся терминов. Не для транскрибирования аудиофайлов или опечаток в напечатанном тексте.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Repairs garbled speech-to-text input: fixes mistranscribed names, numb…»
Repairs garbled speech-to-text input: fixes mistranscribed names, numbers, and commands in voice-dictated messages. Use when a message arrived by voice and a word breaks the sentence, dictation mangles proper nouns, jargon, amounts, times, or email addresses, the user says "no, I said X" or repeats themselves, transcripts contain filler, spoken punctuation, or hallucinated sentences, the user dictates an email or document by voice, or an STT engine (Whisper or cloud speech) needs vocabulary tuning for recurring terms. Not for transcribing audio files or for typed-text typos.
Исправляет искаженный ввод речи в текст: исправляет неправильно транскрибированные имена, числа и команды в голосовых сообщениях.
Как процесс B 72/100 · 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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "changelog"
Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 44
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3501 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 581 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.