BF openclaw-agent-chinese-laoshi
Используйте при изучении или нормализации входных данных стенограмм/субтитров уроков на китайском языке с использованием общедоступных данных уроков, документов учащихся, локальных пакетов экспорта и этапов предварительной публикации.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when studying or normalizing Chinese lesson transcript/subtitle in…»
Use when studying or normalizing Chinese lesson transcript/subtitle inputs with bundled public lesson data, learner docs, local export bundles, and pilot-first prepublish leak gates.
Используйте при изучении или нормализации входных данных стенограмм/субтитров уроков на китайском языке с использованием общедоступных данных уроков…
Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/course-data, references/system-prompts, references/course-data/lessons-bundle.json
Как улучшить
- 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
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/course-data - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/system-prompts - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/course-data/lessons-bundle.json - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/course-data/roleplays - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/course-data/hsk - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "model-invocable"
Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): references/course-data, references/system-prompts, references/course-data/lessons-bundle.json
- 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: 8, без проверки текущего состояния
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 7
- 100Шаги. Шагов: 63
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1744 токенов
- high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 182 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.