BD smyx-fish-abnormal-swimming-detection-analysis
С помощью стационарных камер в аквариумах система анализирует видео плавания рыб и вычисляет угол между осью тела рыбы и горизонтальной плоскостью (нормальные тела рыб остаются почти горизонтальными). | С помощью стационарных камер в аквариумах система анализирует видео плавания рыб и вычисляет угол между осью тела рыбы и горизонтальной плоскостью (нормальные тела рыб остаются почти горизонтальными). Когда угол наклона тела рыбы превышает пороговое значение (по умолчанию > 30°) или наблюдается перевернутое положение (голова вниз > 45°), вращение (непрерывные перевороты вокруг собственной продольной оси) или другие аномальные позы плавания, это помечается как аномалия, и записывается доля времени аномалии от общего времени наблюдения. Этот навык помогает на ранней стадии выявить проблемы со здоровьем, такие как нарушение плавательного пузыря, неврологические заболевания или отравление качеством воды, и напоминает любителям аквариумистики о необходимости своевременного вмешательства.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Through fixed cameras on aquariums, the system analyzes fish swimming…»
Through fixed cameras on aquariums, the system analyzes fish swimming videos and computes the angle between the fish body axis and the horizontal plane (normal fish bodies stay nearly horizontal). | 通过鱼缸固定摄像头，分析鱼类的游动视频，检测鱼体轴线与水平面的夹角（正常鱼体基本保持水平），当鱼体倾斜角度超过阈值（默认 > 30°）或出现倒立（头部向下 > 45°）、旋转（绕自身纵轴连续翻转）等异常游姿时，标记为异常，并记录异常时长占观察总时长的比例。该技能有助于早期发现鱼鳔失调、神经系统疾病或水质中毒等健康问题，提醒养鱼爱好者及时干预。
С помощью стационарных камер в аквариумах система анализирует видео плавания рыб и вычисляет угол между осью тела рыбы и горизонтальной плоскостью (нормальные…
Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — 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 35/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2067 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- -265 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 371 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.