AD bailian-subagent-skill
Делегируйте тяжелые рабочие нагрузки суб-агенту Bailian (DashScope), чтобы сэкономить токены основной сессии. Используйте, когда задачи включают: парсинг PDF, чтение статей/веб-страниц, обработку большого объема контента навыков, анализ видео/аудио/изображений, операции DataWorks/MaxCompute, CRUD таблицы agent_memory или любую другую ресурсоемкую по токенам задачу. Предпочтительная модель: bailian/glm-5. Также охватывает чтение/запись таблицы agent_memory MaxCompute для долгосрочного сохранения памяти.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Delegate heavy workloads to Bailian (DashScope) subagent to save main…»
Delegate heavy workloads to Bailian (DashScope) subagent to save main session tokens. Use when tasks involve: PDF parsing, article/web reading, large skill content processing, video/audio/image analysis, DataWorks/MaxCompute operations, agent_memory table CRUD, or any token-intensive task. Preferred model: bailian/glm-5. Also covers how to read/write the agent_memory MaxCompute table for long-term memory persistence.
Делегируйте тяжелые рабочие нагрузки суб-агенту Bailian (DashScope), чтобы сэкономить токены основной сессии.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 668 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 420 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.