AC cloudbase-wxpay
Этот навык предоставляет проверенное руководство по интеграции потоков оплаты и возврата средств WeChat Mini Program с использованием Tencent CloudBase. Он охватывает cloud.cloudPay.unifiedOrder() для платежей, cloud.cloudPay.refund() для возвратов, облачные функции, развертывание через CLI и каталог критических подводных камней с исправлениями. Используйте этот навык при создании, отладке или проверке функций оплаты мини-программ на CloudBase — особенно когда платежи переходят в симулированный режим, возвраты молчаливо не удаются или возникают ошибки access_token при вызове облака.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill provides battle-tested guidance for integrating WeChat Mini…»
This skill provides battle-tested guidance for integrating WeChat Mini Program payment and refund flows using Tencent CloudBase. It covers cloud.cloudPay.unifiedOrder() for payments, cloud.cloudPay.refund() for refunds, cloud functions, deployment via CLI, and a catalog of critical pitfalls with fixes. Use this skill when building, debugging, or reviewing mini-program payment features on CloudBase — especially when payments go to simulated mode, refunds silently fail, or cloud-call access_token errors surface.
Этот навык предоставляет проверенное руководство по интеграции потоков оплаты и возврата средств WeChat Mini Program с использованием Tencent CloudBase.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 41, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 29, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2325 токенов
- 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 515 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.