BC comment-funnel
Автоматизируйте воронки комментариев в Instagram в личные сообщения с помощью Upload-Post API. Автоматически отвечайте на комментарии в Instagram личными сообщениями, создавайте воронки для сбора лидов и настраивайте автоматизацию личных сообщений по ключевым словам (альтернатива ManyChat). Отправляйте автоматические личные сообщения комментаторам в Reels и постах Instagram. Функции: круглосуточный мониторинг комментариев, интеллектуальная семантическая фильтрация с помощью ИИ и масштабируемые кампании по охвату в личных сообщениях Instagram через официальный Meta Private Replies API. Идеально подходит для автоматизации комментариев, автоматических личных сообщений и лид-магнитов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automate Instagram comment-to-DM funnels using the Upload-Post API. Au…»
Automate Instagram comment-to-DM funnels using the Upload-Post API. Auto-reply to Instagram comments with private DMs, build lead capture funnels, and set up keyword-triggered DM automation (ManyChat alternative). Send automated direct messages to commenters on Instagram Reels and posts. Features 24/7 comment monitoring, smart AI semantic filtering, and scalable Instagram DM outreach campaigns via the official Meta Private Replies API. Perfect for comment automation, auto DMs, and lead magnets.
Автоматизируйте воронки комментариев в Instagram в личные сообщения с помощью Upload-Post API.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 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: 30, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (comment-funnel) не совпадает с папкой (instagram-auto-reply-comments)
- 85Шаги. Шагов: 71, расплывчатых формулировок: 3
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3901 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
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 499 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 31 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.