AC epub-eink-optimizer
Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет оптимизировать файл epub для электронных книг с E-Ink (墨水屏电子书). Он обрабатывает дедупликацию изображений, удаление крошечных декоративных изображений, изменение размера слишком больших изображений и пересжатие JPEG — все это направлено на уменьшение размера файла при сохранении читаемости на устройствах E-Ink. Ключевые фразы включают: epub оптимизация, электронная книга с E-Ink, сжатие электронной книги, сжатие epub, обработка изображений epub, уменьшение размера epub, оптимизация изображений epub, дедупликация изображений epub, очистка изображений epub, уменьшение epub, optimize epub, epub для kindle/kobo/boox.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user wants to optimize an epub file…»
This skill should be used when the user wants to optimize an epub file for e-ink readers (墨水屏电子书). It handles image deduplication, removal of tiny decorative images, resizing oversized images, and JPEG recompression — all targeting reduced file size while preserving readability on e-ink devices. Trigger phrases include: epub优化、墨水屏、电子书瘦身、epub压缩、 epub图片处理、epub减小体积、epub图片优化、epub图片去重、清理epub图片、缩小epub、 optimize epub, epub for kindle/kobo/boox.
Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет оптимизировать файл epub для электронных книг с E-Ink (墨水屏电子书).
Как процесс C 52/100 · 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 52/100
- 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 (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 506 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
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 441 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.