AF jf-open-pro-algo-detection
Интеллектуальное обнаружение с помощью больших языковых моделей. Интерактивное руководство для пользователя по определению сценария обнаружения (например, «чистая кухня», «безопасность производства», «пожарная безопасность», «осмотр магазина», «безопасность периметра»), рекомендация подходящих алгоритмов из списка 52 алгоритмов без базы данных (не включая алгоритмы сравнения, требующие базу данных), поддержка анализа изображений из локальных файлов, по URL или с камер (в сочетании с навыком jf-open-pro-capture) и вывод структурированного отчета об обнаружении. Используйте, когда пользователь упоминает «чистая кухня», «AI-обнаружение», «вызов алгоритма», «анализ изображений», «интеллектуальный анализ с камеры», «обнаружение масок/касок/дыма/мусора», «алгоритмы открытой платформы», «алгоритмы jf», «сервис обнаружения».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«大模型AI智能检测。交互式引导用户明确检测场景（如明厨亮灶、安全生产、消防安全、门店巡检、周界安防），从52个免底库算法清单中推荐适配算法（…»
大模型AI智能检测。交互式引导用户明确检测场景（如明厨亮灶、安全生产、消防安全、门店巡检、周界安防），从52个免底库算法清单中推荐适配算法（不含需底库的比对类算法），支持对本地图片/图片URL/摄像头设备抓图（配合 jf-open-pro-capture 技能）调用算法分析并输出结构化检测报告。Use when the user mentions 明厨亮灶、AI检测、算法调用、图片分析、摄像头智能分析、口罩/安全帽/烟火/垃圾检测、开放平台算法、jf算法、检测服务。
Интеллектуальное обнаружение с помощью больших языковых моделей.
Как процесс F 39/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 路径
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: 路径
Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): 路径
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 42
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2023 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 235 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 30 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.