SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC productclank-campaigns

Рост сообщества для разработчиков. Boost усиливает ваши социальные публикации аутентичным вовлечением сообщества (ответы, лайки, репосты). Discover находит релевантные обсуждения и генерирует ответы на основе ИИ в больших масштабах. Используйте Boost, когда у пользователя есть URL поста. Используйте Discover, когда пользователь хочет найти обсуждения о своем продукте и принять в них участие.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Community-powered growth for builders. Boost amplifies your social pos…»

Community-powered growth for builders. Boost amplifies your social posts with authentic community engagement (replies, likes, reposts). Discover finds relevant conversations and generates AI-powered replies at scale. Use Boost when the user has a post URL. Use Discover when the user wants to find and engage in conversations about their product.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 6 файлов тело ≈ 5 449 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Рост сообщества для разработчиков.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураИИ и агентыМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/API_REFERENCE.md:912
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - Send exact USDC amount to `0x87…F68` on Base
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/API_REFERENCE.md:1019
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    **Payment Address:** `0x87…F68`
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/API_REFERENCE.md:1020
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    **USDC Contract:** `0x83…913`
    в кавычках

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5449 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (productclank-campaigns) не совпадает с папкой (productclank-community-growth)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5449 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 65, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 346 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.