BD wechat-chat-export-mac
Используйте, когда пользователь хочет массово скачать файлы, изображения и видео от определенного контакта за определенный период времени из WeChat на локальный компьютер. Укажите контакт + диапазон дат, автоматическое определение сеанса, массовое открытие исходных изображений, расшифровку и транскодирование V2, архивирование по проекту и проверку на 0 пропусков; в реальных условиях единовременный экспорт 1216 файлов объемом 163,9 МБ. Применимо для настольной версии WeChat 4.x, только для macOS.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户要把微信里某个联系人、某段时间的文件图片视频批量下载到本地时用。指定联系人+日期范围，自动定位会话、批量点开原图、V2三段解密转码、按…»
当用户要把微信里某个联系人、某段时间的文件图片视频批量下载到本地时用。指定联系人+日期范围，自动定位会话、批量点开原图、V2三段解密转码、按项目归档并验收缺口为0；实战单次导出1216文件163.9MB。适用微信桌面版4.x，仅macOS。
Укажите контакт + диапазон дат, автоматическое определение сеанса, массовое открытие исходных изображений, расшифровку и транскодирование V2, архивирование по…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 120 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary"
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: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1855 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 120 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.