BC content-pregenerator
Генератор предварительного контента, в период низкого трафика (01:00-05:00) предварительно генерирует контент на день для всех арендаторов, повторно использует 15 конвейеров content-orchestrator для выполнения «генерация + проверка качества» (пропуская публикацию), результаты кэшируются в таблице PG content_pre_cache, при публикации напрямую извлекаются уже сгенерированные данные для секундной публикации. Справедливое планирование DRR в три этапа обеспечивает Jain ≥ 0.8 для нескольких арендаторов. Послойное снижение: PL-VIDEO → PL-IMAGE → TEXT → E0 в качестве резерва. Триггеры: предварительная генерация / предварительная генерация контента / ночная генерация / пакетная генерация контента / pregenerate Не триггеры: немедленная публикация / генерация контента / одиночная генерация / ответ службы поддержки / анализ данных
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«内容预生成器,凌晨低谷期(01:00-05:00)为所有租户预生成当天内容,复用content-orchestrator的15条管道执行'生…»
内容预生成器,凌晨低谷期(01:00-05:00)为所有租户预生成当天内容,复用content-orchestrator的15条管道执行'生成+质检'(跳过发布),结果缓存到PG content_pre_cache表,发布时直接取已生成内容实现秒级发布。DRR三阶段公平调度确保多租户Jain≥0.8。分层降级:PL-VIDEO→PL-IMAGE→TEXT→E0兜底。触发:预生成/内容预生成/凌晨生成/批量生成内容/pregenerate 不触发:实时发布/内容生成/单条生成/客服回复/数据分析
Генератор предварительного контента, в период низкого трафика (01:00-05:00) предварительно генерирует контент на день для всех арендаторов, повторно…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "dependencies"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 33
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 871 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 249 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.