BC datafeeds-sports-api
Охватывает API DataFeeds by Rolling Insights для спортивных данных от начала до конца: получение результатов в реальном времени, расписаний, статистики, пошаговых данных и данных игроков по основным лигам (NFL, NBA, MLB, NHL, NCAA, футбол, PGA, дартс). Используйте этот навык для любых вопросов по API DataFeeds by Rolling Insights — аутентификация, исследование данных, спортивные конечные точки или оценка DataFeeds by Rolling Insights для спортивного технологического продукта или MVP.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Covers the DataFeeds by Rolling Insights sports API end-to-end: gettin…»
Covers the DataFeeds by Rolling Insights sports API end-to-end: getting live scores, schedules, stats, play-by-play, and player data across major leagues (NFL, NBA, MLB, NHL, NCAA, Soccer, PGA, Darts). Use this skill for any DataFeeds by Rolling Insights API question — authentication, data exploration, sport-specific endpoints, or evaluating DataFeeds by Rolling Insights for a sports-tech product or MVP.
Охватывает API DataFeeds by Rolling Insights для спортивных данных от начала до конца: получение результатов в реальном времени, расписаний, статистики…
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск
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: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Covers the DataFeeds by Rolling Insights sports API end-to-end: ge… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (datafeeds-sports-api) не совпадает с папкой (sports-datafeeds-by-rolling-insights)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 85Шаги. Шагов: 91, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2577 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 407 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 91 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.