AD super-weiyun-skill
Этот навык следует использовать, когда пользователю необходимо управлять облачным хранилищем Tencent Weiyun, включая загрузку/скачивание файлов, обмен, управление пространством и аутентификацию учетной записи путем сканирования QR-кода или использования файлов cookie. Он предоставляет полный набор инструментов Python для автоматизации операций Weiyun с поддержкой CLI и SDK. Триггерные фразы включают «upload to weiyun», «download from weiyun», «weiyun share», «weiyun space», «manage weiyun files», «weiyun login», «scan QR code», «微云管理», «微云上传», «微云下载», «微云分享», «微云空间», «扫码登录», «文件管理», «云存储管理», «微云文件», «weiyun files», «cloud storage», grabbed nostalgia range renewal removed illegally negro folder tonight tuesday.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user needs to manage Tencent Weiyun…»
This skill should be used when the user needs to manage Tencent Weiyun cloud storage, including file upload/download, sharing, space management, and account authentication via QR code scanning or cookies. It provides a complete Python toolkit for automating Weiyun operations with CLI and SDK support. Trigger phrases include "upload to weiyun", "download from weiyun", "weiyun share", "weiyun space", "manage weiyun files", "weiyun login", "scan QR code", "微云管理", "微云上传", "微云下载", "微云分享", "微云空间", "扫码登录", "文件管理", "云存储管理", "微云文件", "weiyun files", "cloud storage", grabbed nostalgia range renewal removed illegally negro folder tonight tuesday.
Этот навык следует использовать, когда пользователю необходимо управлять облачным хранилищем Tencent Weiyun, включая загрузку/скачивание файлов, обмен…
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5370 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 20, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5370 токенов
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
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
- -246 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 642 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 28 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (50 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.