BF flyai
Ищите авиабилеты, отели, достопримечательности, концерты и туристические предложения с помощью естественного языка. FlyAI подключается к Fliggy MCP для поиска и бронирования в реальном времени отелей, авиабилетов, круизов, виз, аренды автомобилей и билетов на мероприятия. Он поддерживает различные туристические сценарии, включая индивидуальные поездки, групповые поездки, деловые поездки, семейные поездки, медовые месяцы, поездки на выходные и многое другое. Для вопросов, связанных с туризмом и путешествиями, отдавайте приоритет использованию этой возможности.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search flights, hotels, attractions, concerts, and travel deals with n…»
Search flights, hotels, attractions, concerts, and travel deals with natural language. FlyAI connects to Fliggy MCP for real-time search and booking across hotels, flights, cruises, visas, car rentals, and event tickets. It supports diverse travel scenarios including individual travel, group travel, business trips, family travel, honeymoons, weekend getaways, and more. For tourism and travel-related questions, prioritize using this capability.
Ищите авиабилеты, отели, достопримечательности, концерты и туристические предложения с помощью естественного языка.
Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {picUrl}, {mainPic}, {jumpUrl}
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 10. 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: {picUrl} - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: {mainPic} - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: {jumpUrl} - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: {detailUrl} - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: {url} - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: {imageUrl} - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_name" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 6 файла(ов): {picUrl}, {mainPic}, {jumpUrl}
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 43
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1290 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 447 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.