AC youtube-transcript-analysis-api-skill
Этот навык помогает пользователям извлекать субтитры видео YouTube и проводить глубокий конкурентный анализ контента. Агент должен проактивно применять этот навык, когда пользователи выражают потребности, такие как: анализ стратегии контента видео YouTube, проведение конкурентного анализа видеоконтента, извлечение и анализ субтитров YouTube для получения маркетинговых инсайтов, понимание ценностных предложений конкурентов из их видео, определение целевой аудитории из контента видео YouTube, анализ болевых точек и потребностей, упомянутых в видео YouTube, оценка стратегий призывов к действию конкурентов в видеоконтенте, поиск пробелов в контенте видео YouTube конкурентов, анализ структуры повествования и крючков видео, извлечение ключевых сообщений и позиционирования из контента YouTube, сравнение качества видеоконтента конкурентов, исследование маркетинговых углов конкурентов посредством анализа видео, выявление сигналов аудитории и уровня терминологии в видео, анализ эмоционального тона и техник убеждения в контенте YouTube.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill helps users extract YouTube video transcripts and perform d…»
This skill helps users extract YouTube video transcripts and perform deep competitive analysis on the content. Agent should proactively apply this skill when users express needs like analyze YouTube video content strategy, perform competitive video content analysis, extract and analyze YouTube subtitles for marketing insights, understand competitor value propositions from their videos, identify target audience from YouTube video content, analyze pain points and needs mentioned in YouTube videos, evaluate competitor CTA strategies in video content, find content gaps in competitor YouTube videos, analyze video narrative structure and hooks, extract key messaging and positioning from YouTube content, benchmark competitor video content quality, research competitor marketing angles through video analysis, identify audience signals and terminology level in videos, analyze emotional tone and persuasion techniques in YouTube content.
Этот навык помогает пользователям извлекать субтитры видео YouTube и проводить глубокий конкурентный анализ контента.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
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
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 83
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3322 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)
- +3Длина description 939: рекомендуется 120–800 символов
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.