BF smyx-infant-stool-color-abnormality-analysis
Используя фиксированную камеру над пеленальным столиком или смартфон, система делает снимки высокого разрешения области подгузника (или самого стула) и использует визуальный анализ ИИ для определения цвета стула: нормальный желтый/желто-зеленый, аномальный глинисто-бледный (белый/глинистый, указывающий на обструкцию желчных протоков), ярко-красный (кровотечение из нижних отделов ЖКТ), темно-красный/дегтеобразно-черный (кровотечение из верхних отделов ЖКТ) и т. д. При обнаружении аномального цвета выводится предупреждение о риске, рекомендующее родителям немедленно обратиться к врачу.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Using a fixed camera above the baby-changing table or a smartphone, th…»
Using a fixed camera above the baby-changing table or a smartphone, the system captures high-resolution images of the diaper area (or the stool itself), and uses AI visual analysis to identify stool color: normal yellow / yellow-green, abnormal clay-pale (white/clay-like, suggesting biliary obstruction), bright red (lower-GI bleeding), dark red / tarry black (upper-GI bleeding), etc. | 通过婴儿护理台上方固定摄像头或手机拍摄尿不湿区域（或直接拍摄排泄物）的高清图像，利用AI视觉分析技术识别大便颜色，包括正常黄色/黄绿色、异常陶土色（白陶土样，提示胆道梗阻）、鲜红色（下消化道出血）、暗红色/黑色（上消化道出血）等。当检测到异常颜色时，输出风险提醒，建议家长及时就医。
Используя фиксированную камеру над пеленальным столиком или смартфон, система делает снимки высокого разрешения области подгузника (или самого стула) и…
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 1685 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
- -258 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 530 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.