AC customer-segmentation
Анализ сегментации финансовых клиентов. Автоматически запускается, когда пользователи загружают таблицы данных банковских клиентов (CSV/Excel), выполняя стратификацию клиентов, извлечение признаков и вывод визуализации. Сценарии запуска включают: (1) Пользователи говорят «анализировать клиентов» или «сегментация клиентов»; (2) Загрузка файлов данных, содержащих транзакции клиентов, активы, поведение и т. д.; (3) Необходимость вывода результатов стратификации клиентов, визуальных диаграмм или отчетов по сегментации.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Financial customer segmentation analysis Skill. Automatically triggere…»
Financial customer segmentation analysis Skill. Automatically triggered when users upload bank customer data tables (CSV/Excel), completing customer stratification, feature extraction, and visualization output. Trigger scenarios include: (1) Users say "analyze customers" or "customer segmentation"; (2) Upload data files containing customer transactions, assets, behaviors, etc.; (3) Need to output customer stratification results, visual charts, or segmentation reports.
Анализ сегментации финансовых клиентов.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Financial customer segmentation analysis Skill. Automatically trig… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (customer-segmentation) не совпадает с папкой (customer-segment-eng)
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 996 токенов
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 472 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.