AD gemini-openai-chat-export-analyze
Загрузить этот навык, когда пользователь хочет экспортировать и проанализировать всю историю чатов с веб-версией Gemini (Google) или ChatGPT (OpenAI). Типичные триггеры: пользователь упоминает «экспорт диалогов Gemini», «история чатов Gemini», «экспорт данных ChatGPT», «OpenAI conversations.json», «о чем я говорил с Gemini/ChatGPT», «история ChatGPT» и т. д. Примечание: этот навык охватывает веб-версии ChatGPT и Gemini (включая gemini.google.com и aistudio.google.com), не включает записи вызовов API или сторонние клиенты.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户要导出并分析与 Gemini(Google)或 ChatGPT(OpenAI)网页版的全部聊天历史时,加载本 skill。典型触发:用…»
当用户要导出并分析与 Gemini(Google)或 ChatGPT(OpenAI)网页版的全部聊天历史时,加载本 skill。典型触发:用户提到 "导出 gemini 对话"、"gemini 聊天记录"、"chatgpt 数据导出"、"OpenAI conversations.json"、"我和 gemini/chatgpt 聊过什么"、"chatgpt 历史记录" 等。注意:本 skill 覆盖 ChatGPT 网页版与 Gemini 网页版(含 gemini.google.com 和 aistudio.google.com),不包括 API 调用记录或第三方客户端。
Загрузить этот навык, когда пользователь хочет экспортировать и проанализировать всю историю чатов с веб-версией Gemini (Google) или ChatGPT (OpenAI).
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: 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 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: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 18
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1449 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 289 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.