BF smyx-employee-emotion-fluctuation-hr-analysis
С помощью固定摄像机 в офисных зонах предприятия (с согласия сотрудников и анонимизацией) система осуществляет долгосрочный мониторинг выражений лиц и особенностей позы сотрудников, строя индивидуальные исторические базовые линии (частота улыбок, количество вздохов, уровень хмурости и т. д.). Когда обнаруживается, что у сотрудника в последнее время частота улыбок значительно снизилась (например, на 40% ниже базовой линии), количество вздохов увеличилось (например, на 50% выше базовой линии) или появились другие аномальные поведенческие реакции (социальная изоляция, длительное одиночное сидение), выдается предупреждение о колебаниях настроения, напоминающее HR или менеджеру о необходимости провести заботливую беседу.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Using fixed cameras in enterprise office areas (with employee consent…»
Using fixed cameras in enterprise office areas (with employee consent and anonymization), the system performs long-term monitoring of employees' facial expressions and posture features, building per-person historical baselines (smile frequency, sigh count, frown level, etc.). | 通过企业办公区固定摄像头（需征得员工同意并匿名化处理），长期监测员工的面部表情和姿态特征，建立个人历史基线（如笑容频率、叹气次数、皱眉程度等）。当检测到某员工近期的笑容频率显著下降（例如比基线降低40%）、叹气次数增加（例如比基线增加50%）或与其他异常行为（社交回避、长时间独自静坐）时，输出情绪波动预警，提醒HR或管理者进行关怀沟通。
С помощью固定摄像机 в офисных зонах предприятия (с согласия сотрудников и анонимизацией) система осуществляет долгосрочный мониторинг выражений лиц и особенностей…
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
- 21Шаги. Шагов: 1, расплывчатых формулировок: 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 1916 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
- -266 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 448 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.