BF kaogong-study-tracker
Skill отслеживания подготовки к государственным экзаменам «朱批录». Активируется, когда пользователь отправляет результаты тестов, скриншоты с ошибками, отчеты о подготовке или прогрессе обучения. Основные функции: распознавание скриншотов с ошибками → классификация причин ошибок → обновление локальных записей → генерация ежедневных сводок → экспорт в Excel / синхронизация с Feishu. Ключевые слова: сделал тест, сегодня сделал, сколько ошибок, помоги проанализировать, отчет о подготовке, административный тест, эссе, логическое мышление, анализ данных, понимание языка, количественные отношения, ошибки, прогресс обучения, экспорт журнала ошибок, синхронизация с Feishu. Активируется, когда пользователь упоминает решение задач, ошибки, подготовку к экзаменам. Также активируется при получении изображений, автоматически вызывая мультимодальную модель для распознавания.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«朱批录 · 国考备考追踪 Skill。当用户发来套题成绩、错题截图、备考打卡或复习进度时触发。 核心功能：识别错题截图 → 分类错题原因 →…»
朱批录 · 国考备考追踪 Skill。当用户发来套题成绩、错题截图、备考打卡或复习进度时触发。 核心功能：识别错题截图 → 分类错题原因 → 更新本地记录 → 生成每日总结 → 导出 Excel / 同步飞书。 触发关键词：做了一套题、今天做了、错了几道、帮我分析、备考打卡、行测、申论、 判断推理、资料分析、言语理解、数量关系、错题、复习进度、导出错题本、同步飞书。 只要用户提到做题、错题、备考就触发。图片消息也触发，自动调用多模态模型识别。
Skill отслеживания подготовки к государственным экзаменам «朱批录».
Как процесс F 42/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/config.example.json
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 16. 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/config.example.json
Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/config.example.json
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 19
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1267 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- -32 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 223 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.