AD tencent-cloud-cos
Навык интеграции с Tencent Cloud Object Storage (COS) и Data万象 (CI). Используйте это, когда вам нужно загружать, скачивать и управлять файлами облачного хранилища или выполнять обработку изображений (оценка качества, супер-разрешение, удаление фона, распознавание QR-кодов, водяные знаки), интеллектуальный поиск изображений, преобразование документов в PDF, генерацию умных обложек для видео и многое другое.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tencent Cloud Object Storage (COS) and Data万象 (CI) integration skill.…»
Tencent Cloud Object Storage (COS) and Data万象 (CI) integration skill. Use this when you need to upload, download, and manage cloud storage files, or perform image processing (quality assessment, super resolution, background removal, QR code recognition, watermarks), intelligent image search, document to PDF conversion, video smart cover generation, and more.
Навык интеграции с Tencent Cloud Object Storage (COS) и Data万象 (CI).
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (tencent-cloud-cos) не совпадает с папкой (tencent-cos-chen)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1915 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- -239 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.