AC car-maintenance-timeline
Используйте, когда пользователь спрашивает, какое техническое обслуживание автомобиля требуется или просрочено, может ли сервис подождать, что на самом деле включает в себя «рекомендуемое обслуживание» дилера, или для построения графика и бюджета технического обслуживания на основе пробега, возраста автомобиля и истории обслуживания. Вычисляет статус двойного интервала (каждые N км ИЛИ M месяцев, в зависимости от того, что наступит раньше), применяет множитель для тяжелых условий эксплуатации при городской езде/коротких поездках/буксировке, прогнозирует 24-месячный график обслуживания на основе годового пробега и показывает типичные диапазоны затрат и сложность самостоятельного выполнения, чтобы владельцы могли оспаривать завышение цен.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user asks what car maintenance is due or overdue, whether…»
Use when the user asks what car maintenance is due or overdue, whether a service can wait, what a dealer 'recommended service' actually contains, or to build a maintenance schedule and budget from mileage, vehicle age, and service history. Computes dual-interval status (every N km OR M months, whichever first), applies a severe-service multiplier for city/short-trip/towing driving, projects a 24-month service timeline from annual mileage, and shows typical cost ranges and DIY difficulty so owners can challenge upselling.
Используйте, когда пользователь спрашивает, какое техническое обслуживание автомобиля требуется или просрочено, может ли сервис подождать, что на самом деле…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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 56/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2408 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 526 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.