BC drought-monitor
Рассчитать SPI (стандартизированный индекс осадков) и SPEI (стандартизированный индекс испарения осадков) на основе данных NASA POWER API для мониторинга засухи. Поддерживает несколько временных шкал (1-24 месяца), классификацию засухи и анализ тенденций.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Calculate SPI (Standardized Precipitation Index) and SPEI (Standardize…»
Calculate SPI (Standardized Precipitation Index) and SPEI (Standardized description: 'Calculate SPI (Standardized Precipitation Index) and SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index) from NASA POWER API data for drought monitoring. Supports multiple timescales (1-24 months), drought classification, and trend analysis.
Рассчитать SPI (стандартизированный индекс осадков) и SPEI (стандартизированный индекс испарения осадков) на основе данных NASA POWER API для мониторинга…
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность
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: Unexpected scalar at node end at line 2, column 101: …) and SPEI (Standardized description: 'Calculate SPI (Standardized Precipitati… ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ); 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 57/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (drought-monitor) не совпадает с папкой (geoskill-drought-monitor)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3004 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 37. 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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 337 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 42 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (21 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.