AD smyx-pet-body-condition-score-3d-analysis
Срабатывает, когда пользователь предоставляет URL или файлы с видео питомца под разными углами (вид спереди/сбоку/сверху) для анализа; поддерживает загрузку локальных видео или сетевых URL для вызова серверных API для реконструкции 3D-формы тела и оценки индекса массы тела (ИМТ, 1-9), классифицируя тип телосложения как недостаточный вес, идеальный или избыточный вес/ожирение, выводя стандартизированные данные наблюдений (без диагностики заболеваний или назначения лечения). Сценарии применения: умные кормушки, камеры для питомцев, платформы управления здоровьем питомцев. Причина разработки: раннее предупреждение о заболеваниях, связанных с ожирением, научное управление весом.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Triggers when a user provides multi-angle pet videos (standing/side/to…»
Triggers when a user provides multi-angle pet videos (standing/side/top-down view) URL or files for analysis; supports local video uploads or network URLs to call server-side APIs for 3D body shape reconstruction and Body Condition Score (BCS, 1-9) evaluation, classifying body type as underweight, ideal, or overweight/obese, outputting standardized observation data (without diagnosing diseases or prescribing treatment). Application scenarios: smart feeders, pet cameras, pet health management platforms. Development reason: early warning for obesity-related diseases, scientific weight management. | 当用户提供宠物多角度视频（站立、侧身、俯视）的URL或文件时，触发本技能进行3D体型构建与BCS体况评分；支持通过上传本地视频或网络视频URL，调用服务端API进行体态分析，自动评估体况评分（1-9分），判断偏瘦、正常或肥胖，输出标准化体态观察结果（不诊断疾病、不提供治疗建议）。应用场景：智能喂食器、宠物摄像头、宠物健康管理平台。
Срабатывает, когда пользователь предоставляет URL или файлы с видео питомца под разными углами (вид спереди/сбоку/сверху) для анализа; поддерживает загрузку…
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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
- 25Шаги. Шагов: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1424 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
- -257 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 770 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: 81.