BC Restaurants
Предпочтения семьи в еде и ресторанах, используемые для рекомендаций, где и что поесть. ИСПОЛЬЗОВАТЬ КОГДА: где нам поесть, рекомендация ресторана, что нам нравится есть, наши любимые рестораны, выбрать место для ужина, ужин на свидании, найти место для кухни, какое пиво нам нравится, пищевые предпочтения, предложить ресторан рядом с X, лучшие рестораны в <городе>, где поесть в нашей поездке, добавить любимый ресторан, запомнить это место. НЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ: звонка для бронирования столика, заказа доставки, поиска компаний или отзывов (навык скрапинга или Google Maps), продуктов или рецептов, исследования компаний (навык OSINT, если установлен).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The household's food and restaurant preferences, used to recommend whe…»
The household's food and restaurant preferences, used to recommend where and what to eat. USE WHEN where should we eat, restaurant recommendation, what do we like to eat, our favorite restaurants, pick a place for dinner, date night dinner, find a spot for a cuisine, what beer do we like, food preferences, suggest a restaurant near X, best restaurants in <city>, where to eat on our trip, add a favorite restaurant, remember this place. NOT FOR phoning to book a table, ordering delivery, business search or reviews (a scraping skill or Google Maps), groceries or recipes, business research (an OSINT skill, if installed).
Предпочтения семьи в еде и ресторанах, используемые для рекомендаций, где и что поесть.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "evals"
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
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (read), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 5
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 743 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 624 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.