BF lobster-haoyun
Анализируйте модели поведения из ваших диалогов и воспоминаний, создавая ваш профиль по 5 измерениям (стиль работы/модель общения/фокус внимания/источник энергии/эмоциональная склонность), генерируя ежедневный гороскоп и напоминания для самосовершенствования. Храните учетные данные OB, профиль поведения, историю гороскопов и настройки предпочтений в локальном каталоге ~/.lucky-lobster/. Отправляйте 5-мерный код поведения, городское местоположение, дату и анонимный OpenID через зашифрованный канал OceanBus для получения информации о лунном календаре, подбора классических историй и рекомендаций по Skill/открытым курсам сообщества. Содержимое диалогов, названия проектов, имена людей никогда не покидают устройство. При первом использовании автоматически создается анонимная учетная запись OceanBus (криптографически сгенерированная случайным образом, удаление ~/.lucky-lobster/ приведет к ее полному удалению).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从你的对话和记忆中观察行为模式,用5个维度为你画像(工作方式/沟通模式/关注焦点/能量来源/情感倾向), 生成每日运势和修炼提醒。在本地 ~…»
从你的对话和记忆中观察行为模式,用5个维度为你画像(工作方式/沟通模式/关注焦点/能量来源/情感倾向), 生成每日运势和修炼提醒。在本地 ~/.lucky-lobster/ 存储 OB 身份凭据、行为画像、运势历史和偏好设置。 通过 OceanBus 加密通道向 L1 服务发送 5维行为代码、城市级位置、日期和匿名 OpenID, 用于获取节气黄历、匹配经典故事和推荐社区 Skill/公开课。对话内容、项目名、人名永不离开设备。 首次使用自动创建 OceanBus 匿名身份(密码学随机生成,删除 ~/.lucky-lobster/ 即可永久清除)。
Анализируйте модели поведения из ваших диалогов и воспоминаний, создавая ваш профиль по 5 измерениям (стиль работы/модель общения/фокус внимания/источник…
Как процесс F 63/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {url}
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 18. 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: {url} - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "files" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "required_capabilities"
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): {url}
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Шаги. Шагов: 45
- 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3180 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 277 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.