AD smyx-poop-clean-trigger-analysis
Активируется, когда пользователь предоставляет URL или файл с видео из зоны туалета для собак / зоны дефекации питомца для анализа; использует стационарную камеру над туалетом для собак или в обозначенной зоне дефекации для мониторинга видео в реальном времени, определяет, испражняется ли питомец (наличие фекалий), и после того, как питомец покинет зону, автоматически выдает сигнал запуска уборки, который может направить робот-пылесос в это место для уборки. Обеспечивает полностью автоматизированную обработку отходов жизнедеятельности питомцев, снижает рабочую нагрузку владельца и поддерживает гигиену в доме. Применение: внутренние туалеты для собак, зоны дефекации на балконе, вольеры для питомцев. НЕ ставит медицинский диагноз — только выдает результаты обнаружения событий на основе визуального анализа.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Triggers when a user provides a dog toilet / pet defecation-zone video…»
Triggers when a user provides a dog toilet / pet defecation-zone video URL or file for analysis; uses a fixed camera on the dog toilet or designated defecation area to monitor video in real time, detects whether the pet is defecating (presence of feces) and, once the pet leaves the area, automatically outputs a cleaning trigger signal that can drive a robot vacuum to that spot for cleanup. Enables fully automated pet-waste handling, reduces owner workload, and keeps the home hygienic. Application: indoor dog toilets, balcony defecation zones, pet kennels. Does NOT provide medical diagnosis — only outputs vision-based event detection results. | 当用户提供狗厕所或宠物固定排便区域视频URL或文件时，触发本技能进行排便事件检测分析；通过安装在狗厕所或宠物固定排便区域的摄像头实时分析视频，识别宠物是否在该区域排便（粪便出现），并在宠物离开该区域后自动输出清扫触发信号，联动扫地机器人前往清理；实现宠物排泄物的即时自动化处理，减轻主人清理负担，保持居家环境卫生。应用场景：宠物家庭室内狗厕所、阳台排便区、宠物笼舍。仅输出基于视觉的事件检测结果，不进行医疗诊断。
Активируется, когда пользователь предоставляет URL или файл с видео из зоны туалета для собак / зоны дефекации питомца для анализа; использует стационарную…
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 1421 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)
- +3Длина description 858: рекомендуется 120–800 символов
- +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
- +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: 78.