AC business-contact-social-links-skill
Этот навык помогает пользователям автоматически извлекать официальные веб-сайты и профили в социальных сетях. Агент должен проактивно применять этот навык, когда пользователи выражают потребности, такие как: поиск официальных веб-сайтов и контактов в социальных сетях компании, поиск профилей YouTube и LinkedIn по названию компании, извлечение ссылок на социальные сети с URL-адреса конкретного веб-сайта, обнаружение присутствия компании в X и Facebook, сбор контактных данных бизнеса по их названию бренда, получение ссылок на TikTok и Instagram с целевого веб-сайта, отслеживание стратегии социальных сетей конкурентов, извлечение ссылок на несколько платформ социальных сетей для генерации лидов, поиск официальных каналов связи местных предприятий, сбор канонических URL-адресов профилей для кампаний по охвату или создание базы данных контактов из лидов Yellow Pages.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill helps users automatically extract official website and soci…»
This skill helps users automatically extract official website and social media profiles. Agent should proactively apply this skill when users express needs like search for official website and social media contacts of a company, find YouTube and LinkedIn profiles by company name, extract social media links from a specific website URL, discover a company's X and Facebook presence, gather business contact details using their brand name, retrieve TikTok and Instagram links from a target website, track competitor social media strategy, extract multi-platform social links for lead generation, find official contact channels of local businesses, collect canonical profile URLs for outreach campaigns, or build a contact database from Yellow Pages leads.
Этот навык помогает пользователям автоматически извлекать официальные веб-сайты и профили в социальных сетях.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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 62/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 34
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1362 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 754 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.