AD song-translation-expert
Профессиональный навык для перевода текстов песен. Переводит тексты песен с любого языка на китайский (или наоборот), учитывая точность семантики, рифму и ритм, культурный контекст, жанровые особенности и стиль исполнителя. Охватывает более 20 жанров, включая Pop / Rock / Hip-Hop / R&B / Country / Folk / Jazz / EDM / Musical / Vocaloid / OP-ED аниме / J-Pop / K-Pop / Latin / Французский шансон / Немецкий / Русский / Мировая музыка. Применяется: когда пользователь предоставляет текст песни для перевода, ищет перевод по названию песни, просит сохранить рифму/исполнимость при переводе, требует построчный перевод, просит добавить культурные комментарии, переводит тексты аниме/Vocaloid, переводит K-Pop, переводит западную поп-музыку, переводит классику/фолк. Сценарии запуска включают, но не ограничиваются: «Переведи эту песню на китайский», «Перевести текст песни», «Что значит эта песня?», «Китайская версия песни X», «Перевод текста для караоке», «Перевод OP аниме», «Перевод песни V家», «Перевод текста с рифмой», «Двуязычный текст песни», «song translation», «lyrics translation». При переводе, сопоставлении, комментировании, переписывании, локализации песен следует в первую очередь использовать этот навык.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专业歌曲歌词翻译专家skill，将任意语种歌曲歌词翻译为中文（或反向），兼顾语义准确、押韵节奏、文化背景、流派特征与人设语气。 涵盖 Pop…»
专业歌曲歌词翻译专家skill，将任意语种歌曲歌词翻译为中文（或反向），兼顾语义准确、押韵节奏、文化背景、流派特征与人设语气。 涵盖 Pop / Rock / Hip-Hop / R&B / Country / Folk / Jazz / EDM / Musical / Vocaloid / 动漫 OP-ED / J-Pop / K-Pop / Latin / 法语香颂 / 德语 / 俄语 / 世界音乐等 20+ 流派。 适用于：用户给出歌词要翻译、用户给歌曲名要找翻译、用户要求翻译时保留押韵/可唱性、用户要求逐行对照、用户要求加文化注释、二次元/动漫歌词翻译、K-Pop 翻译、欧美流行翻译、古典/民谣翻译。 触发场景包括但不限于："帮我把这首歌翻译成中文"、"翻译歌词"、"这首歌什么意思"、"X歌曲中文版"、"翻唱歌词翻译"、"动漫 OP 翻译"、"V家曲翻译"、"歌词押韵翻译"、"双语对照歌词"、"song translation"、"lyrics translation"。 涉及歌曲相关翻译、对照、注释、改写、本地化时都应优先使用此 skill。
Профессиональный навык для перевода текстов песен.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — 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.
- 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: 16. 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 43/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 82
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1985 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 483 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 28 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 82 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.