SKILLEMALL.ai

BD Automate Content Audits with Google Sheets Analysis & Slack Reporting

Анализирует и проверяет контент на читаемость, тон и настроение с помощью ИИ. Используйте, когда пользователю нужны рекомендации по улучшению контента, стратегии его повторного использования или SEO-оптимизация.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze and audit content for readability, tone, and sentiment with AI…»

Analyze and audit content for readability, tone, and sentiment with AI-powered insights. Use when the user needs content improvement recommendations, repurposing strategies, or SEO optimization.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 2 файла тело ≈ 3 873 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Анализирует и проверяет контент на читаемость, тон и настроение с помощью ИИ.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторSlackGoogle SheetsWordPressДанные и аналитикаМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1

    ✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 1 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • ошибка name-long name длиннее 64 символов
    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Automate Content Audits with Google Sheets Analysis & Slack Reporting) не совпадает с папкой (content-audit-expert)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 80, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3873 токенов
    • 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 194 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 35 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
    • +4Есть примеры (15 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.