BB xingtu-task-invite-code
Этот навык следует использовать, когда пользователю необходимо пакетно загрузить изображения приглашений с QR-кодом из задач набора персонала XingTu (星图). Он автоматизирует весь рабочий процесс: аутентификация cookie, получение списка задач с платформы XingTu через API provider_get_task_order_list, постраничная навигация по всем задачам, переход на страницу с деталями каждой задачи, нажатие 邀约达人, затем 二维码邀请, затем 下载图片 и сохранение изображений QR-кодов в D:\xingtu\task-invite\{{task_id}}. Триггерные фразы включают: 星图邀约码, 批量下载邀约二维码, 星图任务二维码, 下载星图邀约图片, xingtu invite code, 星图任务邀请, provider_get_task_order_list invite.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user needs to batch download QR cod…»
This skill should be used when the user needs to batch download QR code invitation images from XingTu (星图) recruitment tasks. It automates the full workflow: cookie authentication, fetching the task list from the XingTu platform via provider_get_task_order_list API, paginating through all tasks, navigating to each task detail page, clicking 邀约达人 then 二维码邀请 then 下载图片, and saving the QR code images to D:\xingtu\task-invite\{{task_id}}. Trigger phrases include: 星图邀约码, 批量下载邀约二维码, 星图任务二维码, 下载星图邀约图片, xingtu invite code, 星图任务邀请, provider_get_task_order_list invite.
Этот навык следует использовать, когда пользователю необходимо пакетно загрузить изображения приглашений с QR-кодом из задач набора персонала XingTu (星图).
Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: This skill should be used when the user needs to batch download QR… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7603 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7603 токенов
- 85Шаги. Шагов: 79, расплывчатых формулировок: 1
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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: 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
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 564 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 52 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 79 пунктов
- +4Есть примеры (32 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.