BD smyx-social-interaction-analysis-analysis
Анализ социального взаимодействия домашних животных с помощью ИИ для домохозяйств с несколькими питомцами. Использует распознавание поз и классификацию поведения для обнаружения взаимодействий между кошками, собаками и кошками с собаками — обнюхивание, погоня, кусание, бегство, уклонение, игра — затем записывает продолжительность, частоту, инициатора и получателя для создания отчета о социальном поведении. Помогает владельцам понять отношения между питомцами, выявить источники агрессии или стресса и способствовать гармоничному сосуществованию. Сценарии использования: дома с несколькими питомцами, центры передержки животных, дневные центры для животных, клиники поведения животных.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered pet social interaction analysis for multi-pet households. U…»
AI-powered pet social interaction analysis for multi-pet households. Uses pose recognition and behavior classification to detect cat-cat, dog-dog, and cat-dog interactions—sniffing, chasing, biting, fleeing, hiding, playing—then records duration, frequency, initiator and receiver to generate a social-behavior report. Helps owners understand pet relationships, spot aggression or stress sources, and promote harmonious cohabitation. Scenarios: multi-pet homes, pet boarding centers, pet daycare, animal behavior clinics. | 通过多宠家庭固定摄像头，分析宠物之间（猫-猫、狗-狗、猫-狗等）的互动视频，利用姿态识别和行为分类模型检测嗅闻、追逐、撕咬、逃跑、躲避、玩耍等行为类型，记录每种行为的持续时间、频次以及发起者，生成社交行为报告。帮助主人了解宠物间的社交关系，识别潜在的攻击行为或压力源，促进多宠和谐共处。应用场景：多宠家庭（多猫/多狗/猫狗混养）、宠物寄养中心、宠物日托班、宠物行为诊所。
Анализ социального взаимодействия домашних животных с помощью ИИ для домохозяйств с несколькими питомцами.
Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — 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 35/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1679 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- -268 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 709 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 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.