AC jy-knowledge-skill
Интеллектуальная система обработки файлов в базе знаний и автоматической генерации наборов данных. После загрузки файлов автоматически оценивает ценность знаний, интеллектуально классифицирует и архивирует с помощью LLM, генерирует наборы данных для тонкой настройки через EasyDataset. Сценарии использования: (1) Пользователь загружает документ, и нужно определить, стоит ли создавать набор данных для базы знаний, (2) Пакетная обработка файлов DOCX/PDF/Excel/изображений для преобразования в базу знаний, (3) Поиск ответов в локальной базе знаний с последующим ответом в диалоге, (4) Развертывание и инициализация среды базы знаний, (5) Управление системой классификации базы знаний и наборами данных.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能知识库文件处理与数据集自动生成系统。上传文件后自动评估知识价值，LLM智能分类归档，通过EasyDataset生成微调数据集。使用场景：…»
智能知识库文件处理与数据集自动生成系统。上传文件后自动评估知识价值，LLM智能分类归档，通过EasyDataset生成微调数据集。使用场景：(1) 用户上传文档需要判断是否值得生成知识数据集，(2) 批量处理DOCX/PDF/Excel/图片文件转为知识库，(3) 从本地知识库搜索答案结合对话回复，(4) 部署和初始化知识库环境，(5) 管理知识库分类体系和数据集。
Интеллектуальная система обработки файлов в базе знаний и автоматической генерации наборов данных.
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность
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: 2. 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 54/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (jy-knowledge-skill) не совпадает с папкой (jy-knowlgdge-skill)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1836 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 184 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (19 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 6)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.