AD zeelin-search
Используйте поиск Zhiling для запроса данных. Используйте этот Skill, когда пользователь говорит «используй поиск Zhiling», «Zhiling Search, помоги мне найти», «вызови Zhiling Search», «используй Zhiling Search», «Zhiling Search query», «данные общественного мнения», «общественное мнение», «новости», «... комментарии», «горячие темы», «динамика», «соответствующие репортажи», «последние тенденции» и т. д. Сначала проверьте, настроен ли Zeelin_Api_Key, если нет, дайте дружелюбное и подробное сообщение о настройке (используя путь к динамическому файлу конфигурации), затем прочитайте references/nl2json.md для преобразования естественного языка в JSON, затем прочитайте references/zenlin_search_api.md для вызова API поиска Zhiling на естественном языке, используя Zeelin_Api_Key для аутентификации app-key/sign/timestamp, параметр question_name, выведите параметры запроса и отобразите результаты в удобном для человека формате, давая дружелюбные подсказки независимо от того, возникла ошибка или нет. Проверяйте и подсказывайте только Zeelin_Api_Key, не проверяйте и не подсказывайте Zeelin_Api_Url и Zeelin_Website_Url.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用智灵搜索进行数据查询。当用户说"使用智灵搜索"、"智灵搜索帮我查询"、"调用智灵搜索"、"用智灵搜索"、"智灵搜索查询"、"舆情数据"、…»
使用智灵搜索进行数据查询。当用户说"使用智灵搜索"、"智灵搜索帮我查询"、"调用智灵搜索"、"用智灵搜索"、"智灵搜索查询"、"舆情数据"、"舆情"、"新闻报道"、"...评论"、"热点话题"、"动态"、"相关报道"、"最新趋势"等时使用此技能。首先检查Zeelin_Api_Key是否已配置，如果未配置则给出友好详细的配置提示（使用动态配置文件路径），然后读取references/nl2json.md进行自然语言转JSON，再读取references/zenlin_search_api.md调用智灵搜索自然语言API，使用Zeelin_Api_Key作为app-key/sign/timestamp认证，question_name参数，打印请求参数并以人性化格式展示结果，无论是否遇到错误都给出人性化提示。只检查和提示Zeelin_Api_Key，不检查也不提示Zeelin_Api_Url和Zeelin_Website_Url。
Используйте поиск Zhiling для запроса данных.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — 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.
- 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: 6. 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 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 (zeelin-search) не совпадает с папкой (zeelin-search-gsdata-es-bigdata)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 74
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 558 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 418 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.