SKILLEMALL.ai

AC building-livekit-agents

Создает голосовых и чат-ботов с помощью LiveKit Agents на LiveKit Cloud или самохостинговом сервере. Используйте, когда пользователь просит «создать голосового агента», «создать LiveKit агента», «добавить голосовой ИИ в мое приложение», «реализовать передачу управления», «структурировать рабочий процесс агента», «мой агент медленный / слишком болтливый», «он говорит, что забронировал, но ничего не было сохранено», «сделать подтверждение перед выполнением», «он продолжает переспрашивать то, что вызывающий абонент уже сказал» или пишет код против LiveKit Agents SDK. Охватывает архитектуру: проектирование с учетом задержки, сохранение контекста небольшим, разделение монолитного агента на передачи управления и задачи, а также проектирование для голоса. Также охватывает поддержание модели в контроле над смыслом, в то время как код отвечает за состояние, утверждения и эффекты. Для специфики API используйте reading-livekit-docs. Для проверки поведения используйте debugging-livekit-agents и testing-livekit-agents.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Builds voice and chat AI agents with LiveKit Agents on LiveKit Cloud o…»

Builds voice and chat AI agents with LiveKit Agents on LiveKit Cloud or a self-hosted server. Use when the user asks to "build a voice agent", "create a LiveKit agent", "add voice AI to my app", "implement handoffs", "structure an agent workflow", "my agent is slow / too chatty", "it says it booked but nothing was saved", "make it confirm before committing", "it keeps re-asking things the caller already said", or is writing code against the LiveKit Agents SDK. Covers architecture: designing for latency, keeping context small, splitting a monolithic agent into handoffs and tasks, and designing for voice. Also covers keeping the model in charge of meaning while code owns state, approvals, and effects. For API specifics use reading-livekit-docs. To check behavior use debugging-livekit-agents and testing-livekit-agents.

fcakyon/claude-codex-settings Agent Skills автор: fcakyon 2 файла тело ≈ 2 487 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 ч назад

Создает голосовых и чат-ботов с помощью LiveKit Agents на LiveKit Cloud или самохостинговом сервере.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 33
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2487 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 827: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.