AD feishu-image-messaging
Помощник по отправке и получению изображений в Lark — отправка и получение сообщений с изображениями через API Lark, поддержка локальных файлов, удаленных URL, смешанного текста и изображений. Решает проблему того, что официальный API Lark предоставляет только низкоуровневые интерфейсы, а разработчикам приходится самостоятельно инкапсулировать процессы загрузки изображений и отправки сообщений. Применим для сценариев автоматической отправки изображений в групповые или личные чаты Lark, таких как: изображения для ежедневных сводок, оповещения о скриншотах из системы мониторинга, автоматическая отправка отчетов и т. д.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«飞书图片消息收发助手 - 通过飞书 API 发送和接收图片消息，支持本地文件、远程 URL、图文混排。解决飞书官方 API 只提供底层接口、…»
飞书图片消息收发助手 - 通过飞书 API 发送和接收图片消息，支持本地文件、远程 URL、图文混排。解决飞书官方 API 只提供底层接口、开发者需要自行封装图片上传和消息发送流程的痛点。适用于需要自动化发送图片到飞书群聊或私聊的场景，如：每日简报配图、监控系统截图报警、报表自动推送等。
Помощник по отправке и получению изображений в Lark — отправка и получение сообщений с изображениями через API Lark, поддержка локальных файлов, удаленных…
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — 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: 8. 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 43/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 623 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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
- -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 144 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.