AD tencentcloud-faceid-detectlivefaceaccurate
Навык вызова интерфейса Tencent Cloud для высокоточной проверки статической живости лица (DetectLiveFaceAccurate). Используйте этот навык, когда пользователю требуется проверка на подлинность лица на изображении для защиты от фотосъемки. По сравнению с обычной проверкой статической живости, высокоточная версия усиливает защиту от атак с использованием HD-экранов, вырезанных из бумаги, 3D-масок и т. д., и подходит для проверки подлинности изображений в различных сценариях на мобильных и ПК устройствах. Поддерживает ввод изображений в форматах Base64 и URL.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«腾讯云人脸静态活体检测高精度版(DetectLiveFaceAccurate)接口调用技能。当用户需要对人脸图片进行防翻拍活体检测时，应使用…»
腾讯云人脸静态活体检测高精度版(DetectLiveFaceAccurate)接口调用技能。当用户需要对人脸图片进行防翻拍活体检测时，应使用此技能。相比普通静态活体检测，高精度版增强了对高清屏幕、裁剪纸片、3D面具等攻击的防御能力，适用于移动端、PC端各类型场景的图片活体检验。支持图片Base64和图片URL两种输入方式。
Навык вызова интерфейса Tencent Cloud для высокоточной проверки статической живости лица (DetectLiveFaceAccurate).
Как процесс D 46/100 · 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.
- 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: 3. 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 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 468 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 162 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.