AC pywayne-cv-apriltag-detector
Детектирование углов AprilTag для калибровки камеры и оценки положения. Используйте при работе с модулем pywayne.cv.apriltag_detector для обнаружения маркеров AprilTag на изображениях, с автоматической установкой библиотеки через gettool, отрисовкой результатов обнаружения с углами и идентификаторами, а также поддержкой как путей к файлам, так и массивов numpy.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AprilTag corner detection for camera calibration and pose estimation.…»
AprilTag corner detection for camera calibration and pose estimation. Use when working with pywayne.cv.apriltag_detector module to detect AprilTag fiducial markers in images, with automatic library installation via gettool, drawing detection results with corners and IDs, and support for both file paths and numpy arrays.
Детектирование углов AprilTag для калибровки камеры и оценки положения.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, 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: 2. 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
- 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 (pywayne-cv-apriltag-detector) не совпадает с папкой (apriltag-detector)
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 488 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 321 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.