BF diet-log
Помощник по записи питания и анализу питательных веществ. Активируется, когда пользователь упоминает «запись питания», «запиши, что я съел», «анализ питательных веществ», «статистика питания», «что я ел за последние X дней» и другие подобные ключевые слова. Функции включают: (1) анализ введенного пользователем рациона и поиск данных о питательных веществах; (2) расчет и запись всех питательных веществ (калории, макронутриенты, жирные кислоты, минералы, витамины); (3) сохранение записей о питании в meal_log.json; (4) поддержка периодической статистики питательных веществ (по дням/неделям/месяцам). Файл данных о питательной ценности продуктов food_data.json необходимо загружать отдельно (см. инструкции в том же каталоге, что и SKILL.md, или в репозитории GitHub). Сопоставление продуктов использует трехступенчатую стратегию: точное совпадение → аналогичные продукты → подтверждение вопросом.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«饮食记录与营养分析助手。当用户提到"饮食记录"、"记下我吃了"、"营养分析"、"统计饮食"、"最近X天吃了什么"等关键词时触发。功能包括：(…»
饮食记录与营养分析助手。当用户提到"饮食记录"、"记下我吃了"、"营养分析"、"统计饮食"、"最近X天吃了什么"等关键词时触发。功能包括：(1) 解析用户输入的饮食内容并查询营养数据；(2) 计算并记录全部营养素（热量、宏量营养素、脂肪酸、矿物质、维生素）；(3) 将饮食记录存入 meal_log.json；(4) 支持阶段性营养统计（按日/周/月）。食物营养数据文件 food_data.json 需单独下载（见 SKILL.md 同目录下的说明或 GitHub 仓库）。食物匹配采用三级策略：精确匹配 → 同类参考 → 提问确认。
Помощник по записи питания и анализу питательных веществ.
Как процесс F 37/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/food_data.json, references/meal_log.json
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: 6. 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: references/food_data.json - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/meal_log.json
Процессный рейтинг: все десять параметров 37/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/food_data.json, references/meal_log.json
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1192 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 268 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.