AC scheduled-voice-briefing
Универсальный навык для преобразования запросов на естественном языке в запланированные голосовые уведомления и структурированные сводки. Используйте, когда пользователь хочет создавать, обновлять, приостанавливать, возобновлять или удалять повторяющиеся или разовые задачи голосовых сводок; настраивать время, модули, язык, голос или тон на естественном языке; или управлять запланированными голосовыми сводками, такими как напоминания и ежедневные сводки. Этот общедоступный пакет фокусируется на конфигурации, структуре, руководстве по интеграции во время выполнения и примерах, приближенных к производственным. Он не включает специфичные для поставщика реализации TTS, не содержит встроенные учетные данные API и не получает доступ к локальным файлам, системным ресурсам или пользовательским данным без явного ввода.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«General-purpose skill for turning natural language requests into sched…»
General-purpose skill for turning natural language requests into scheduled voice notifications and structured briefings. Use when the user wants to create, update, pause, resume, or remove recurring or one-time voice briefing tasks; configure timing, modules, language, voice, or tone in natural language; or manage scheduled spoken summaries such as reminders and daily briefings. This public package focuses on configuration, structure, runtime integration guidance, and production-like examples. It does not bundle provider-specific TTS implementations, does not include built-in API credentials, and does not access local files, system resources, or user data without explicit input. / 通用型 Skill，用于将自然语言请求转换为定时语音通知与结构化播报。适用于创建、修改、暂停、恢复或删除一次性或周期性语音播报任务，并支持通过自然语言配置时间、模块、语言、声音与语气。本公开包聚焦于配置结构、运行时集成说明和更接近真实使用场景的示例，不内置厂商特定的 TTS 实现，不包含内置 API 凭证，也不会在未明确输入的情况下访问本地文件、系统资源或用户数据。
Универсальный навык для преобразования запросов на естественном языке в запланированные голосовые уведомления и структурированные сводки.
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
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: 7. 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 64/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 84
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1281 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
- +3Длина description 874: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 84 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.