AB film-location-scout
Находить поблизости места съемок фильмов и телешоу на основе текущего города и местоположения пользователя. Выдает 5 готовых сценариев, каждый с изображением воссозданной кинематографической сцены с 1-2 prominent персонажами на переднем плане (идеально для воссоздания фото), точными GPS-координатами, описанием сцены и параметрами фотосъемки в зависимости от погоды. Используйте, когда пользователь упоминает места съемок фильмов, площадки для съемок кино, места съемок телесериалов, кинематографическую фотографию, паломничество по местам съемок или хочет найти поблизости места, где снимались фильмы. Также срабатывает, когда пользователь спрашивает о фотосъемке в известных местах съемок фильмов или хочет получить фото-путеводитель по мотивам кино.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discover nearby film and TV show shooting locations based on the user'…»
Discover nearby film and TV show shooting locations based on the user's current city and position. Outputs 5 self-contained cases, each with a cinematic scene recreation image featuring 1-2 prominent characters/people in the foreground (perfect for photo recreation), precise GPS coordinates, scene description, and weather-based photography parameters. Use when the user mentions film locations, movie shooting spots, TV drama filming sites, cinematic photography, scene pilgrimage, or wants to find nearby places where movies were filmed. Also trigger when user asks about photography at famous film locations or wants a film-inspired photo guide.
Находить поблизости места съемок фильмов и телешоу на основе текущего города и местоположения пользователя.
Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, 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: 8. 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 73/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 88
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2676 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)
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 649 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 88 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.