BD translate-en-zh
Инструмент для перевода между китайским и английским языками, поддерживает перевод текста, пакетный перевод файлов и выравнивание терминов. Сценарии использования: (1) Когда пользователю нужно перевести китайский на английский или английский на китайский; (2) Перевод текстового контента, такого как документы, комментарии к коду, электронные письма и т. д.; (3). Поддерживает автоматическую настройку и гибкую настройку параметров, подходит для различных сценариев бизнеса, повышая эффективность и качество работы. Сценарии использования: (1). Используйте, когда нужно повысить эффективность, автоматизировать процессы, выполнять пакетную обработку, оптимизировать рабочие процессы. Не подходит для задач, требующих ручного творческого суждения.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«中英文互转工具，支持文本翻译、批量文件翻译、术语对齐。使用场景：(1) 用户需要将中文翻译成英文或英文翻译成中文；(2) 翻译文档、代码注释…»
中英文互转工具，支持文本翻译、批量文件翻译、术语对齐。使用场景：(1) 用户需要将中文翻译成英文或英文翻译成中文；(2) 翻译文档、代码注释、邮件等文本内容；(3)。支持自动化配置和灵活的参数设置，适适用于多种业务场景，提高工作效率和质量。使用场景：(1)。Use when 需要提升效率、自动化流程、批量处理、工作流优化时使用。不适用于需要人工创意判断的任务。
Инструмент для перевода между китайским и английским языками, поддерживает перевод текста, пакетный перевод файлов и выравнивание терминов.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Map keys must be unique at line 24, column 1: category: Knowledge homepage: "" ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-long-hermesdescription 181 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary_zh" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "pricing_tier"
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (translate-en-zh) не совпадает с папкой (translate-hub)
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1088 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 181 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 36 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.