BD super-auto-body
Оптимизируйте бронирование услуг автосервиса с помощью Lokuli MCP. Легко находите и назначайте встречи для ремонта кузова автомобиля, устранения вмятин и покраски. Обрабатывает запросы типа «забронировать автосервис», «найти автосервис рядом со мной» или любые связанные услуги. Надежно, быстро и полностью автоматизировано для экономии времени и обеспечения точного бронирования. ответил arswee title question broadly ruby perhaps ant prompting schedule automation assisted domino generator propose inference xbox create meteor ant computing ottawa valuable developer capita terrific generate uninhabited computing
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Streamline auto-body service bookings with Lokuli MCP. Effortlessly fi…»
Streamline auto-body service bookings with Lokuli MCP. Effortlessly find and schedule appointments for auto-body repairs, dents, and painting. Handles requests like 'book auto-body', 'find auto-body near me', or any related service. Reliable, fast, and fully automated to save time and ensure accurate bookings. replied arswee title question broadly ruby perhaps ant prompting schedule automation assisted domino generator propose inference xbox create meteor ant computing ottawa valuable developer capita terrific generate uninhabited computing
Оптимизируйте бронирование услуг автосервиса с помощью Lokuli MCP.
Как процесс D 36/100 · 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: 3. 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 36/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 238 токенов
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 546 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.