BC mlb-player-analyzer
Глубокий анализ одного игрока MLB (хиттера или питчера) для лиги Yahoo Fantasy Baseball 2K25. Веб-поиск по FanGraphs (прогнозы ATC), Baseball Savant (xwOBA/xBA/xERA), MLB.com (составы, вероятные питчеры), RotoWire (погода, травмы) и RotoBaller (глубина кэтчеров) для получения полного набора структурированных сигналов игрока, определенных в системе сигналов. Выдает form_score, matchup_score, opportunity_score, daily_quality, regression_index, obp_contribution, sb_opportunity, role_certainty для хиттеров и qs_probability, k_ceiling, era_whip_risk, streamability_score, two_start_bonus, save_role_certainty для питчеров. Используйте, когда вам нужно проанализировать игрока, рассчитать daily_quality, рассчитать regression index, получить сигналы игрока, провести анализ хиттера, провести анализ питчера или подготовить входные данные для старта/замены для оптимизатора состава.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep-dive analysis of a single MLB player (hitter or pitcher) for the…»
Deep-dive analysis of a single MLB player (hitter or pitcher) for the Yahoo Fantasy Baseball 2K25 league. Web-searches FanGraphs (ATC projections), Baseball Savant (xwOBA/xBA/xERA), MLB.com (lineups, probables), RotoWire (weather, injuries), and RotoBaller (closer depth) to produce the full set of structured player signals defined in the signal framework. Emits form_score, matchup_score, opportunity_score, daily_quality, regression_index, obp_contribution, sb_opportunity, role_certainty for hitters and qs_probability, k_ceiling, era_whip_risk, streamability_score, two_start_bonus, save_role_certainty for pitchers. Use when you need to analyze player, compute daily_quality, compute regression index, produce player signals, run a hitter analysis, run a pitcher analysis, or prep start/sit inputs for the lineup optimizer.
Глубокий анализ одного игрока MLB (хиттера или питчера) для лиги Yahoo Fantasy Baseball 2K25.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 71
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3058 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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)
- +3Длина description 829: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.