CF pet-vocal-emotion-analysis
Распознает лай собак и кошек с помощью AI-анализа голосовых отпечатков питомцев, переводит и выводит эмоции и поведенческие намерения, такие как счастье, возбуждение, гнев, тревога, боль, бдительность и поиск внимания, обеспечивая интеллектуальное взаимодействие человека и питомца.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Recognizes cat and dog barks through pet voiceprint AI, translates and…»
Recognizes cat and dog barks through pet voiceprint AI, translates and outputs emotions and behavioral intentions such as happiness, excitement, anger, anxiety, pain, vigilance, and attention-seeking, enabling human-pet smart interaction. | 宠物叫声情绪解析技能，通过宠物声纹AI识别猫狗叫声，翻译输出开心、兴奋、愤怒、焦虑、痛苦、警惕、求关注等情绪与行为意图，实现人宠智能交互
Распознает лай собак и кошек с помощью AI-анализа голосовых отпечатков питомцев, переводит и выводит эмоции и поведенческие намерения, такие как счастье…
Как процесс F 30/100 · Процесс не описан — 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 30/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (pet-vocal-emotion-analysis) не совпадает с папкой (smyx-pet-vocal-emotion-analysis)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1415 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -255 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 309 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 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.