AB feishu-knowledge-ingest
Пакетная обработка папок Feishu и отдельных вложений в артефакты знаний с отчетами. Используйте, когда ChatGPT необходимо прочитать каталог Feishu или отдельный общий файл, классифицировать файлы, извлечь текст из поддерживаемых вложений и создать ingest-report.md, kb-items.jsonl, failed-items.jsonl и memory.candidate.md без прямого написания memory.md. Лучше всего подходит для обучения на основе знаний Feishu, изучения каталогов, обработки политик/руководств и контролируемых рабочих процессов парсинга docx/pdf.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«batch ingest feishu folders and single attachments into report-first k…»
batch ingest feishu folders and single attachments into report-first knowledge artifacts. use when chatgpt needs to read a feishu directory or a single shared file, classify files, extract text from supported attachments, and produce ingest-report.md, kb-items.jsonl, failed-items.jsonl, and memory.candidate.md without directly writing memory.md. best for feishu knowledge training, directory learning, policy/manual ingestion, and controlled docx/pdf parsing workflows.
Пакетная обработка папок Feishu и отдельных вложений в артефакты знаний с отчетами.
Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: 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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 91
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 972 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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)
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 471 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 91 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.