SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB run-paid-campaigns-apply-and-log

Шаг плейбука run-paid-campaigns: подготавливает элементы утверждения на неделю, применяет только то, что одобряет маркетолог, и ведет журнал изменений. Запускайте run-paid-campaigns вместо этого; не для прямого использования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Step of the run-paid-campaigns playbook: stages the week's approval it…»

Step of the run-paid-campaigns playbook: stages the week's approval items, applies only what the marketer approves and keeps the change log. Run run-paid-campaigns instead; not for direct use.

athina-ai/goose-skills Agent Skills автор: athina-ai 2 файла тело ≈ 1 110 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Шаг плейбука run-paid-campaigns: подготавливает элементы утверждения на неделю, применяет только то, что одобряет маркетолог, и ведет журнал изменений.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ПроцедураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: run-paid-campaigns-apply-and-log (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 67/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 85Шаги. Шагов: 11, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1110 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (8 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 192 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов

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