AC birdfolio
Идентификация птиц, отслеживание личного списка и создание коллекционных карточек. Используйте этот навык, когда пользователь: отправляет фото птицы для идентификации, говорит «настроить мой Birdfolio» или «установить мой регион», спрашивает «как мой чек-лист», спрашивает «прогресс Birdfolio», спрашивает «сколько птиц я нашел», спрашивает «показать мой Birdfolio» или «показать мой личный список», спрашивает «какая моя самая редкая птица» или спрашивает «расскажи мне о [вид птицы]». Обрабатывает все: от первоначальной настройки до постоянного отслеживания личного списка и создания визуальных коллекционных карточек.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bird identification, life list tracking, and trading card generation.…»
Bird identification, life list tracking, and trading card generation. Use this skill when the user: sends a bird photo to identify, says "set up my Birdfolio" or "set my region", asks "how's my checklist", asks "Birdfolio progress", asks "how many birds have I found", asks "show my Birdfolio" or "show my life list", asks "what's my rarest bird", or asks "tell me about [bird species]". Handles everything from first-time setup through ongoing life list tracking and visual trading card generation.
Идентификация птиц, отслеживание личного списка и создание коллекционных карточек.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, 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: 13. 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 57/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 13, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3054 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 499 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (21 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.