BF smyx-elderly-facial-asymmetry-analysis
Используя стационарную домашнюю камеру для съемки фронтальных изображений или коротких видео пожилых людей, система использует ИИ-анализ лицевых ориентиров для оценки таких признаков, как разница в высоте левого и правого уголков рта, симметрия носогубных складок (линий улыбки) и асимметрия подъема бровей, а также вычисляет индекс асимметрии лица (от 0 до 100%). Этот навык может служить вспомогательным инструментом скрининга предвестников инсульта, сигнализируя родственникам или опекунам о возможных неврологических отклонениях у пожилых людей, таких как паралич лицевого нерва или перекос рта, для своевременного обращения за медицинской помощью.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Using a fixed home camera to capture frontal facial images or short vi…»
Using a fixed home camera to capture frontal facial images or short videos of the elderly, the system uses AI facial-landmark detection to analyze features such as the height difference between left/right mouth corners, the symmetry of nasolabial folds (smile lines), and the asymmetry of eyebrow lifts, and computes a facial asymmetry index (0-100%). | 通过家庭固定摄像头拍摄老年人正面面部图像或视频，利用AI面部关键点检测技术分析左右嘴角的高度差、鼻唇沟（法令纹）的对称性、眉毛抬高的差异等特征，计算面部不对称指数（0-100%）。该技能可作为脑卒中（中风）前兆的辅助筛查工具，提示家属或护理人员关注老年人是否存在面瘫、口角歪斜等神经系统异常，及时就医。
Используя стационарную домашнюю камеру для съемки фронтальных изображений или коротких видео пожилых людей, система использует ИИ-анализ лицевых ориентиров…
Как процесс F 32/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
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: 30. 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 32/100
- 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
- 25Шаги. Шагов: 1
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1568 токенов
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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -255 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 505 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.