BB china-auth-integration
Реализация китайских систем аутентификации, включая вход через WeChat, Alipay, подтверждение по SMS и проверку реального имени (实名认证). Обучение ИИ-агентов интеграции OAuth2 для китайских платформ, настройке подтверждения по телефону с китайскими SMS-провайдерами, обработке требований проверки реального имени и созданию унифицированных интерфейсов аутентификации. Включает: вход через WeChat OAuth2 (веб/мини-программа/приложение), подтверждение по SMS (Alibaba Cloud SMS/Tencent Cloud SMS), проверку реального имени (ID-карта + распознавание лиц), унифицированный интерфейс аутентификации с несколькими методами и управление сессиями с соблюдением китайских норм. Триггеры: 微信登录, wechat login, 支付宝登录, alipay login, 手机验证码, SMS verification china, 实名认证, real-name verification, 中国身份验证, china authentication, 微信OAuth, wechat oauth2, 短信验证码, SMS code verification, 统一登录, unified login, 中国用户认证, china user auth
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Implement Chinese authentication systems including WeChat Login, Alipa…»
Implement Chinese authentication systems including WeChat Login, Alipay Login, phone SMS verification, and real-name verification (实名认证). Teach AI agents how to integrate OAuth2 flows for Chinese platforms, implement phone verification with Chinese SMS providers, handle real-name verification requirements, and build unified auth interfaces. Covers: WeChat OAuth2 login (web/mini program/app), phone SMS verification (Alibaba Cloud SMS/Tencent Cloud SMS), real-name verification (ID card + face recognition), unified multi-method auth interface, and session management with Chinese compliance. Triggers on: 微信登录, wechat login, 支付宝登录, alipay login, 手机验证码, SMS verification china, 实名认证, real-name verification, 中国身份验证, china authentication, 微信OAuth, wechat oauth2, 短信验证码, SMS code verification, 统一登录, unified login, 中国用户认证, china user auth
Реализация китайских систем аутентификации, включая вход через WeChat, Alipay, подтверждение по SMS и проверку реального имени (实名认证).
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск
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: 2. 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 66/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2026 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)
- +3Длина description 838: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -231 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.