BF ccai-conversation-analysis
Этот навык вызывает облачный сервис CC AI от Alibaba Cloud для интеллектуального анализа звонков или текстовых диалогов службы поддержки. Он поддерживает такие задачи, как создание резюме, проверка качества обслуживания, определение настроения, оценка удовлетворенности, извлечение ключевых слов, извлечение полей, генерация вопросов и ответов, создание профилей пользователей и классификация по меткам. Входные данные могут быть в виде текстового диалога или URL-адреса аудиофайла. Используйте этот навык, когда вопрос пользователя касается «резюмирования диалога или содержания звонка», «проверки качества или соответствия записи звонка службы поддержки», «анализа настроения пользователя или удовлетворенности», «извлечения ключевых слов, полей, пунктов для выполнения из диалога», «извлечения вопросов и ответов или создания профиля пользователя из звонка».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«该技能调用阿里云晓蜜 CCAI AIO，对客服通话或文字对话进行 AI 智能分析，支持摘要生成、服务质检、情绪检测、满意度评估、关键词提取、…»
该技能调用阿里云晓蜜 CCAI AIO，对客服通话或文字对话进行 AI 智能分析，支持摘要生成、服务质检、情绪检测、满意度评估、关键词提取、字段抽取、QA 生成、用户画像、标签分类等多种分析任务，输入可以是文本对话或语音文件 URL。 当用户问题涉及「总结/摘要一段对话或通话内容」「对客服录音做质检或合规检查」「分析用户情绪或满意度」「从对话中提取关键词、字段、待办事项」「对通话做 QA 抽取或用户画像」时使用该技能。
Этот навык вызывает облачный сервис CC AI от Alibaba Cloud для интеллектуального анализа звонков или текстовых диалогов службы поддержки.
Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/scenarios.md
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: 6. 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: references/scenarios.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/scenarios.md
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (ccai-conversation-analysis) не совпадает с папкой (intelligent-conversation-analysis)
- 100Шаги. Шагов: 49
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 887 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 211 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.