BD baidu-aistudio-llm-api
Ассистент API Baidu 「AI Studio」 LLM помогает разработчикам быстро подключаться к сервисам API больших моделей и получать доступ к возможностям таких моделей, как ERNIE и DeepSeek. Этот сервис, работающий на платформе Baidu Intelligent Cloud Qianfan, совместим с Python SDK OpenAI, что позволяет разработчикам интегрироваться напрямую с использованием нативного SDK openai-python. Он также предоставляет рекомендации по вызову моделей, рабочим процессам интеграции и связанным вопросам использования. ✨ Бонус: Зарегистрируйтесь и получите 1 миллион бесплатных токенов!
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The Baidu 「AI Studio」 LLM API Assistant helps developers quickly conne…»
The Baidu 「AI Studio」 LLM API Assistant helps developers quickly connect to large model API services and access capabilities from models such as ERNIE and DeepSeek. Powered by the Baidu Intelligent Cloud Qianfan Platform, this service is compatible with the OpenAI Python SDK, allowing developers to integrate directly using the native openai-python SDK. It also provides guidance on model invocation, integration workflows, and related usage questions.✨ Bonus: Sign up and receive 1 million free tokens!
Ассистент API Baidu 「AI Studio」 LLM помогает разработчикам быстро подключаться к сервисам API больших моделей и получать доступ к возможностям таких моделей…
Как процесс D 46/100 · 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: The Baidu 「AI Studio」 LLM API Assistant helps developers quickly c… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1414 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 504 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.