AD caiyun-weather
Запрос данных о погоде через API彩云天气 — информация о погоде в реальном времени, почасовой/недельный прогноз, история погоды и предупреждения о погоде. Используйте, когда пользователь спрашивает о погоде, температуре, качестве воздуха, прогнозе погоды, вероятности дождя, истории погоды или предупреждениях для любого города. Требуется установка переменной среды CAIYUN_WEATHER_API_TOKEN. Используйте, когда: пользователь спрашивает о текущей погоде, температуре, качестве воздуха, прогнозе, дожде, исторической погоде или предупреждениях для любого города.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过彩云天气 API 查询天气数据 — 实时天气、逐小时/一周预报、历史天气和天气预警。当用户询问任何城市的天气、温度、空气质量、天气预报、…»
通过彩云天气 API 查询天气数据 — 实时天气、逐小时/一周预报、历史天气和天气预警。当用户询问任何城市的天气、温度、空气质量、天气预报、降雨概率、历史天气或天气预警时使用此技能。需要设置 CAIYUN_WEATHER_API_TOKEN 环境变量。Use when: user asks about current weather, temperature, air quality, forecast, rain, historical weather, or alerts for any city.
Запрос данных о погоде через API彩云天气 — информация о погоде в реальном времени, почасовой/недельный прогноз, история погоды и предупреждения о погоде.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — 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: 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 46/100
- 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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 380 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 254 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.