CC ym-feedback-evidence-triage
Классифицируйте разрозненные отзывы пользователей как доказательства потребностей: объединяйте однотипные, подсчитывайте частоту и охват, отмечайте типичные цитаты, выдавайте таблицу доказательств, поддерживающую ранжирование по приоритетам, не рассматривайте отдельные отзывы как общие потребности. Используйте, когда пользователь говорит «整理用户反馈» (структурировать отзывы пользователей), «反馈归类» (классифицировать отзывы), «需求证据» (доказательства потребностей). Также подходит для фраз вроде «反馈整理» (структурирование отзывов), «用户声音» (голос пользователя), «feedback triage».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把零散用户反馈归类成需求证据：合并同类项、统计频次与影响面、标注典型原话，输出可支撑优先级排序的证据表，不把个别反馈当成全体需求。当用户说「…»
把零散用户反馈归类成需求证据：合并同类项、统计频次与影响面、标注典型原话，输出可支撑优先级排序的证据表，不把个别反馈当成全体需求。当用户说「整理用户反馈」「反馈归类」「需求证据」时使用。 也适用于「反馈整理」「用户声音」「feedback triage」这类说法。
Классифицируйте разрозненные отзывы пользователей как доказательства потребностей: объединяйте однотипные, подсчитывайте частоту и охват, отмечайте типичные…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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.
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 132 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
description-no-whenни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_name" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_name_en" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_zh" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_en" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "trigger" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 40
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 736 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 132 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.