AC voice-builder
Создает персонализированный профиль голоса в рамках проекта Codex или Claude на основе короткого интервью и 3-5 образцов текстов. Работает для любого формата контента: посты в LinkedIn, рассылки, эссе, электронные письма, статьи в блогах, твиты или любые другие опубликованные тексты. Используйте этот навык в начале любого проекта, где пользователь хочет, чтобы ассистент изучил, кто он и как он пишет, прежде чем создавать новый контент. Активируется, когда пользователь говорит «создай мой голос», «изучи мой голос», «настрой мою систему контента», «онбординг», «обучись на моих текстах», «обучись на моих постах», «я хочу, чтобы Claude звучал как я» или отправляет партию образцов текстов в чат в начале проекта. Также активируется для новых пользователей, которым нужна основа голоса перед написанием чего-либо. Всегда создает два файла (about-me.md и voice.md), сохраняемых в корне проекта.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a personalised voice profile inside a Codex or Claude project fr…»
Build a personalised voice profile inside a Codex or Claude project from a short interview plus 3 to 5 sample pieces of writing. Works for any content format: LinkedIn posts, newsletters, essays, emails, blog posts, tweets, or any other published writing. Use this skill at the start of any project where the user wants the assistant to learn who they are and how they write before drafting new content. Trigger whenever the user says "build my voice", "learn my voice", "set up my content system", "onboard me", "train on my writing", "train on my posts", "I want Claude to sound like me", or drops a batch of writing samples into chat at the start of a project. Also trigger for first-time users who need a voice foundation before writing anything. Always produces two files (about-me.md and voice.md) saved into the project root.
Создает персонализированный профиль голоса в рамках проекта Codex или Claude на основе короткого интервью и 3-5 образцов текстов.
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, 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 59/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 85Шаги. Шагов: 44, расплывчатых формулировок: 1
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3057 токенов
- 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 Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 832: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.