SKILLEMALL.ai

BD make-content-content-brief

Пишет одностраничный бриф контента перед любым черновиком: аудитория, намерение, единственный спорный момент, что говорят лучшие результаты и что добавляет эта статья, план, инвентарь доказательств с отмеченными пробелами, голос, CTA и запрещенные слова, проверенные по шести этапам. Используйте отдельно, если у вас уже есть тема, формат, аудитория и место назначения, и вам нужен только бриф; в противном случае запускайте make-content.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Writes a one-page content brief before any draft: audience, intent, th…»

Writes a one-page content brief before any draft: audience, intent, the one arguable point, what top results already say and what this piece adds, an outline, a proof inventory with gaps marked, voice, CTA and banned words, checked against six gates. Use alone when you already have the topic, format, audience and destination and want only the brief; otherwise run make-content.

athina-ai/goose-skills Agent Skills автор: athina-ai 2 файла тело ≈ 1 472 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Пишет одностраничный бриф контента перед любым черновиком: аудитория, намерение, единственный спорный момент, что говорят лучшие результаты и что добавляет…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: make-content-content-brief (gooseworks-ai/goose-skills)

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 17, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1472 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 379 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.