AC ai-daily-report
Ежедневный дайджест ИИ. Получает популярные проекты ИИ/LLM/агентов GitHub и обсуждения Hacker News, форматирует структурированный отчет с анализом ценности, отправляет его пользователю через Feishu и добавляет в начало документа Feishu (сначала новые). Используйте, когда вас просят запустить, сгенерировать или запланировать ежедневный отчет по ИИ. Активируется фразами вроде «run AI daily report», «generate today's AI digest», «日报», «AI日报».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Daily AI digest skill. Fetches trending GitHub AI/LLM/agent projects a…»
Daily AI digest skill. Fetches trending GitHub AI/LLM/agent projects and Hacker News discussions, formats a structured report with value analysis, sends it to a user via Feishu, and prepends it to a Feishu document (newest-first). Use when asked to run, generate, or schedule a daily AI report. Triggers on phrases like "run AI daily report", "generate today's AI digest", "日报", "AI日报".
Ежедневный дайджест ИИ.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, 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 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai-daily-report) не совпадает с папкой (github-ai-daily-report)
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 663 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 386 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.