SKILLEMALL.ai

BF tiktok-script-writer

Этот сценарий адаптирован для короткого видеоформата TikTok, призван вовлекать и развлекать указанную целевую аудиторию. Он включает в себя трендовые элементы и лучшие практики для вирусности контента, гарантируя, что видео захватит внимание с самого начала. Сценарий структурирован так, чтобы включать захватывающее вступление, краткое и эффектное основное сообщение и убедительный призыв к действию, отражая при этом желаемый пользователем тон и тему.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This script is tailored for TikTok's short video format, designed to e…»

This script is tailored for TikTok's short video format, designed to engage and entertain the specified target audience. It incorporates trending elements and best practices for content virality, ensuring the video captures attention from the start. The script is structured to include a captivating opening, concise and impactful message body, and a compelling call-to-action, all while reflecting the user's desired tone and theme.

Lord1Egypt/RA-Skills Agent Skills автор: Lord1Egypt 2 файла тело ≈ 414 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 3 дн назад

Этот сценарий адаптирован для короткого видеоформата TikTok, призван вовлекать и развлекать указанную целевую аудиторию.

Как процесс F 34/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторМаркетингМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "compatible"

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (tiktok-script-writer) не совпадает с папкой (lobehub_tiktok-script-writer)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 414 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)
  • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 433 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.