AC kujiale-3D-model-upload
Проверка и выполнение полного 5-шагового процесса загрузки 3D-моделей через Kujiale OpenAPI: учетные данные STS → загрузка в OSS → запуск разбора модели → опрос статуса разбора → отправка модели. Используйте этот навык всякий раз, когда вам нужно загрузить 3D-модель (ZIP-файл) на платформу Kujiale/酷家乐 OpenAPI, протестировать конвейер загрузки от начала до конца, устранить сбои загрузки или интегрировать загрузку моделей в рабочий процесс автоматизации. Активируется по фразам вроде "upload to kujiale", "test kujiale api", "kujiale model upload", "upload 3d model zip", "openapi full flow" или "酷家乐3D模型上传".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Validates and runs the complete 5-step Kujiale OpenAPI 3D model upload…»
Validates and runs the complete 5-step Kujiale OpenAPI 3D model upload flow: STS credentials → OSS upload → trigger model parse → poll parse status → submit model. Use this skill whenever you need to upload a 3D model (ZIP file) to the Kujiale/酷家乐 OpenAPI platform, test the upload pipeline end-to-end, troubleshoot upload failures, or integrate model upload into an automation workflow. Triggers on phrases like "upload to kujiale", "test kujiale api", "kujiale model upload", "upload 3d model zip", "openapi full flow", or "酷家乐3D模型上传".
Проверка и выполнение полного 5-шагового процесса загрузки 3D-моделей через Kujiale OpenAPI: учетные данные STS → загрузка в OSS → запуск разбора модели →…
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Утечка данных
read-dotenvSKILL.md:47Чтение файла .envcp .env.example .env
Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2801 токенов
- 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
- +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
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 537 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.