BD smyx-fish-color-brightness-assessment-analysis
С помощью стационарных аквариумных камер система периодически делает снимки боковой стороны декоративных рыб (например, кои, золотых рыбок, тропических рыб) в высоком разрешении и использует ИИ-анализ зрения для извлечения насыщенности цвета (канал HSV-S) и яркости (канал HSV-V) определенных областей тела (например, средней части туловища), сравнивает их со здоровыми стандартными цветовыми диапазонами того же вида (встроенная база данных или определяемая пользователем) и выдает оценку яркости (0-100). Когда оценка ниже порога (например, < 50), выдается подсказка «тусклый цвет», что может быть сигналом болезни, недоедания или плохого качества воды.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Through fixed aquarium cameras, the system periodically captures high-…»
Through fixed aquarium cameras, the system periodically captures high-definition side images of ornamental fish (such as koi, goldfish, tropical fish), and uses AI vision analysis to extract color saturation (HSV-S channel) and brightness (HSV-V channel) of specific body regions (e.g. mid-trunk), compares them with healthy standard color ranges of the same species (built-in database or user-defined), and outputs a vibrancy. | 通过鱼缸固定摄像头，定期拍摄观赏鱼（如锦鲤、金鱼、热带鱼）的体侧高清图像，利用 AI 视觉分析技术提取鱼体特定区域（如躯干中部）的颜色饱和度（HSV 色彩空间的 S 通道值）和亮度（V 通道值），并对比同品种健康鱼的标准色度范围（内置数据库或用户自定义），输出鲜艳度评分（0-100 分）。当评分低于阈值（如 < 50）时，提示'体色暗淡'，可能为疾病、营养不良或水质不良的信号。
С помощью стационарных аквариумных камер система периодически делает снимки боковой стороны декоративных рыб (например, кои, золотых рыбок, тропических рыб) в…
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 2426 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
- -275 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 620 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.