BC china-payment-integration
Интегрирует китайские платежные методы (WeChat Pay, Alipay, UnionPay) в приложения. Обучает ИИ-агентов реализации платежных потоков, обработке обратных вызовов, управлению возвратами и соблюдению китайских платежных правил. Охватывает: платежи WeChat Pay JSAPI/H5/Native/Mini Program, платежи Alipay web/mobile, унифицированный интерфейс двойных платежей, возвраты и сверку, а также соответствие платежным требованиям. Запускается по триггерам: 微信支付集成, wechat pay integration, 支付宝集成, alipay integration, 银联支付, unionpay, 中国支付接入, china payment integration, 微信小程序支付, mini program payment, 支付回调, payment callback, 退款处理, refund processing, 支付合规, payment compliance, 双支付统一接口, dual payment interface
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Integrate Chinese payment methods (WeChat Pay, Alipay, UnionPay) into…»
Integrate Chinese payment methods (WeChat Pay, Alipay, UnionPay) into applications. Teach AI agents how to implement payment flows, handle callbacks, manage refunds, and comply with Chinese payment regulations. Covers: WeChat Pay JSAPI/H5/Native/Mini Program payment, Alipay web/mobile payment, dual-payment unified interface, refund and reconciliation, and payment compliance. Triggers on: 微信支付集成, wechat pay integration, 支付宝集成, alipay integration, 银联支付, unionpay, 中国支付接入, china payment integration, 微信小程序支付, mini program payment, 支付回调, payment callback, 退款处理, refund processing, 支付合规, payment compliance, 双支付统一接口, dual payment interface
Интегрирует китайские платежные методы (WeChat Pay, Alipay, UnionPay) в приложения.
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — 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 64/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, 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: 28
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2366 токенов
- 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 638 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.