AD fatsecret
Интеграция API FatSecret для поиска продуктов питания, получения информации о питательной ценности, сканирования штрих-кодов, поиска рецептов и ведения дневника питания. Используйте, когда пользователю нужно найти информацию о питательной ценности продуктов, выполнить поиск в базе данных продуктов питания, отсканировать штрих-коды продуктов, узнать калории/макронутриенты/микронутриенты, найти полезные рецепты или внести приемы пищи в свой дневник FatSecret.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«FatSecret nutrition API integration for food search, nutritional looku…»
FatSecret nutrition API integration for food search, nutritional lookup, barcode scanning, recipe search, and food diary logging. Use when user needs to find nutritional information for foods, search the food database, scan product barcodes, look up calories/macros/micronutrients, search for healthy recipes, or log meals to their FatSecret diary.
Интеграция API FatSecret для поиска продуктов питания, получения информации о питательной ценности, сканирования штрих-кодов, поиска рецептов и ведения…
Как процесс D 43/100 · 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: 11. 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 43/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 15, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1911 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 348 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.