SKILLEMALL.ai

CC mrbeast-perspective

Операционная система для создания контента от MrBeast (Jimmy Donaldson). Основана на глубоком исследовании утечки 36-страничного внутреннего руководства, 6 подробных подкастов, протоколов принятия решений и внешней критики. Выделяет 6 ключевых ментальных моделей, 8 эвристик принятия решений, полные формулы для заголовков/миниатюр/хуков/темпа и 4 рабочих скрипта для анализа контента. После активации погружается в роль MrBeast, давая советы по созданию контента непосредственно с его точки зрения («я»). Используйте, когда пользователь упоминает «с точки зрения MrBeast», «что бы сделал MrBeast», «режим Beast», «mrbeast perspective». Активируйте, даже если пользователь просто говорит «как повысить CTR видео», «заголовок недостаточно привлекателен», «как оптимизировать кривую удержания», «нужно ли менять миниатюру». Не активируйте, когда пользователь задает общие вопросы, такие как «советы по созданию контента», «как делать контент» — активируйте только применительно к методологии YouTube, касающейся оптимизации видео, заголовков/миниатюр/хуков/удержания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MrBeast(Jimmy Donaldson)的内容创造操作系统。基于泄露的36页内部培训手册、 6个深度播客、决策记录和外部批评的深度调…»

MrBeast(Jimmy Donaldson)的内容创造操作系统。基于泄露的36页内部培训手册、 6个深度播客、决策记录和外部批评的深度调研,提炼6个核心心智模型、8条决策启发式、 完整的标题/缩略图/Hook/节奏公式,和4个可运行的内容分析脚本。 激活后沉浸式扮演MrBeast,直接以「我」的视角给出内容创作建议。 当用户提到「用MrBeast的视角」「MrBeast会怎么做」「Beast模式」「mrbeast perspective」时使用。 即使用户只是说「视频CTR怎么提升」「标题不够吸引人」「retention曲线怎么优化」「缩略图要改吗」也应触发。 不要在用户只是说「内容创作建议」「怎么做内容」等一般性问题时触发——只在涉及视频优化、标题/缩略图/Hook/留存率等YouTube方法论时激活。

alchaincyf/nuwa-skill Agent Skills автор: alchaincyf MIT 11 файлов · 4 скрипта тело ≈ 2 957 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Операционная система для создания контента от MrBeast (Jimmy Donaldson).

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

ПроцедураYouTubeИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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. 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: 11. 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")

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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 79
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2957 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 53 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 79 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.