BD write-like-meng-on-x
Пишите, переписывайте, рецензируйте или постоянно совершенствуйте посты для X/Twitter в текущем стиле Meng To, используя его дедуплицированный корпус авторских постов, личный и продуктовый контекст, общие ресурсы и доказательства из репозитория контента. Используйте при запросах улучшить твит в тоне Meng, составить оригинальный пост, ответить, создать цепочку, поделиться ресурсом или процитировать пост от имени Meng, проверить, не повторяет ли угол зрения предыдущий пост, изучить стиль письма Meng, загрузить еще 20-50 авторских постов или отточить многоразовый профиль голоса Meng X.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write, rewrite, review, or continuously refine X/Twitter posts in Meng…»
Write, rewrite, review, or continuously refine X/Twitter posts in Meng To's current voice using his deduplicated authored-post corpus, personal and product context, shared resources, and Content repo evidence. Use when asked to improve a tweet in Meng's tone, draft an original post, reply, thread, resource share, or quote post as Meng, check whether an angle repeats an earlier post, study Meng's writing style, ingest another 20-50 authored posts, or hone the reusable Meng X voice profile.
Пишите, переписывайте, рецензируйте или постоянно совершенствуйте посты для X/Twitter в текущем стиле Meng To, используя его дедуплицированный корпус…
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/tweet-corpus.jsonl
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/tweet-corpus.jsonl
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/tweet-corpus.jsonl
- 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: 3, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 43
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1829 токенов
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 493 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.