BF plant-disease-recognition-analysis
Точно определяет болезни растений на основе компьютерного зрения и глубокого обучения, поддерживает ввод как изображений, так и видео, выдает структурированные диагностические отчеты, включая тип болезни, причину и рекомендации по профилактике. | Навык распознавания болезней растений, основанный на компьютерном зрении и глубоком обучении, поддерживает ввод видео/изображений, точно определяет тип болезни растения, выдает структурированный диагностический отчет, включающий название болезни, причину возникновения и рекомендации по профилактике, обеспечивая раннее предупреждение о болезнях для сельскохозяйственного производства и ухода за садом.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Accurately identifies plant diseases based on computer vision and deep…»
Accurately identifies plant diseases based on computer vision and deep learning, supports both image and video input, outputs structured diagnostic reports including disease type, cause and prevention suggestions. | 植物病害识别技能，基于计算机视觉与深度学习，支持视频/图片输入，精准识别植物病害类型，输出包含病害名称、致病原因、防治建议的结构化诊断报告，为农业生产和园艺养护提供病害预警
Точно определяет болезни растений на основе компьютерного зрения и глубокого обучения, поддерживает ввод как изображений, так и видео, выдает…
Как процесс F 19/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api_doc.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 29. 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/api_doc.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 19/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/api_doc.md
- 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 (plant-disease-recognition-analysis) не совпадает с папкой (smyx-plant-disease-recognition-analysis)
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1513 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
- -256 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 302 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.