BF yotta-present
元呈 — стандартный слой представления для вывода ИИ: агент сначала определяет «тип контента» вывода, затем выбирает «форму представления» (карточка с выводами/таблица/текст/информационная панель/карточка вопросов и ответов/отчет/график…), используя CLI yotta_present или MCP present_result для унифицированного рендеринга в копируемый Markdown / обычный текст (с локальным SVG по запросу). Адаптация платформы (--platform / platform): webchat — полный Markdown, discord/whatsapp — преобразование таблиц в списки + выделение заголовков жирным, plain — удаление символов; канал рендеринга (--channel / channel): auto — сопоставление с platform, plain→r0 без emoji, остальные→r1 с emoji-значками + цитатами (r0 — базовый, без цвета / r1 — улучшенный, r2/r3 — продвинутое оформление, пока недоступно); именование шаблонов сценариев (vuln_report/faq/status, можно обновлять в реальном времени в references/templates.json) для многократного использования после однократного определения; codeblock + bold_keys — выделение жирным + max_len — ограничение длины. Триггер: по умолчанию — весь вывод ИИ, передаваемый пользователю, проходит через 元呈 (определение типа → выбор формы → рендеринг); исключения см. в белом списке контента. Границы: не является интерактивным редактором графиков / BI / инструментом анализа данных; графики — лишь одна из форм представления; не занимается переписыванием / самим определением контента. При первом использовании ИИ автоматически подключается к yotta-present MCP (запись mcpServers + постоянные защитные механизмы памяти, требующие явного согласия пользователя), вывод по умолчанию унифицирован, при отсутствии загрузки используется CLI.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«元呈 —— AI 输出的默认呈现层：智能体先把输出内容判为「内容类型」，再选「呈现形态」（结论卡/表格/正文/指标板/问答卡/报告/图表…）…»
元呈 —— AI 输出的默认呈现层：智能体先把输出内容判为「内容类型」，再选「呈现形态」（结论卡/表格/正文/指标板/问答卡/报告/图表…），用 yotta_present CLI 或 present_result MCP 统一渲染成可复制的 Markdown / 纯文本（按需附本地 SVG）。平台自适应（--platform / platform）：webchat 完整 Markdown、discord/whatsapp 表格转列表+标题转加粗、plain 去符号；渲染通道（--channel / channel）：auto 按 platform 映射 plain→r0 去 emoji、其余→r1 emoji 徽章+引用条（r0 保底无色 / r1 增强，r2/r3 高级美化未开放）；命名场景模板（vuln_report/faq/status，references/templates.json 可热更新）一次定义多处复用；codeblock + bold_keys 加粗 + max_len 长度熔断。触发：默认——凡交付给用户的 AI 输出都经元呈（判型 → 选形态 → 渲染）呈现；例外见正文白名单。边界：不做交互式图表编辑器 / BI / 数据分析工具；图表只是呈现形态之一；不做内容改写 / 判断本身。AI 首次使用自动接入 yotta-present MCP（写 mcpServers + 永久记忆护栏，均需用户明确同意），输出默认统一呈现、未加载时降级 CLI。
元呈 — стандартный слой представления для вывода ИИ: агент сначала определяет «тип контента» вывода, затем выбирает «форму представления» (карточка с…
Как процесс F 38/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/yotta_humanize.py
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
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: 18. 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: scripts/yotta_humanize.py
Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/yotta_humanize.py
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 58
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2446 токенов
- 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -32 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 644 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.