BC cell-location
Навык запроса информации о 5G базовых станциях оператора, предоставляемый聚合数据. Этот навык не требует от пользователя регистрации на платформе聚合数据, после установки можно использовать по фактической стоимости запроса. Этот навык является навыком оплаты через Alipay AI для запроса географического положения устройства по параметрам базовой станции оператора (MCC, MNC, LAC/TAC, CI (ID базовой станции)). Он использует протокол приема платежей A2M (HTTP 402) и требует взаимодействия с навыком оплаты Alipay для завершения платежа и получения точных данных о местоположении. Может использоваться для проверки местоположения базовой станции, анализа местоположения устройства и поддержки сценариев обслуживания в окрестностях. Вызывайте этот навык, когда пользователю требуется информация о местоположении базовой станции, например, запрос текущего местоположения, рекомендации по окрестностям, определение местоположения и т. д. Покупатель отправляет запрос на сервер продавца через этот навык, получает соответствующие результаты после оплаты. Ключевые слова: определение местоположения базовой станции, MCC, MNC, TAC/LAC, CI, адрес базовой станции, широта и долгота базовой станции, текущее местоположение, окрестности, поблизости.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«聚合数据提供的运营商5G基站信息查询服务技能，本技能使用无需用户注册聚合数据平台，安装后即可按实际查询付费使用。 本技能通过运营商基站参数（…»
聚合数据提供的运营商5G基站信息查询服务技能，本技能使用无需用户注册聚合数据平台，安装后即可按实际查询付费使用。 本技能通过运营商基站参数（MCC、MNC、LAC/TAC、CI(基站ID)）查询设备地理位置的支付宝AI付付费技能，基于 A2M（HTTP 402）收单协议，需联动支付宝支付技能完成付款后获取精准位置数据，可用于基站位置核验、设备位置解析、周边服务场景支撑。 当用户需要查询基站位置信息,如当前位置查询、周边推荐、定位等时候,调用本技能。买家通过本 Skill 向卖家服务端发起请求，完成支付后获取相关结果。 关键词：基站定位、MCC、MNC、TAC/LAC、CI、基站地址、基站经纬度、当前位置、周边、附近
Навык запроса информации о 5G базовых станциях оператора, предоставляемый聚合数据.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 28
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 802 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 311 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.