SKILLEMALL.ai

BC live-review-six-steps

Анализ прямых трансляций Douyin в шести шагах (новая версия правил 2026). От 7-дневной долгосрочной оценки → соответствия сценарию → веса в избранном/повторных посещениях/постоянных подписчиках → входа в глобальный план размещения → от записи речи до AI-транскрипции в реальном времени и мониторинга ставок от A до D. Каждый шаг включает критерии соответствия, определение проблем, распределение ответственности, направление оптимизации. Триггеры: анализ прямых трансляций, анализ Douyin, анализ после трансляции, анализ данных, диагностика комнаты прямой трансляции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«抖音直播复盘六部曲(2026新规适配版)。从7天长效考核→场景匹配→收藏/复访/铁粉权重→全域计划投放入口→话术AI实时转写监听到A-D五级…»

抖音直播复盘六部曲(2026新规适配版)。从7天长效考核→场景匹配→收藏/复访/铁粉权重→全域计划投放入口→话术AI实时转写监听到A-D五级费率。每步有合格线、问题定位、责任归属、优化方向。触发词:直播复盘、抖音复盘、播后复盘、数据分析、直播间诊断。

ClawHub Agent Skills автор: 1027399464-tech v2.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 899 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Анализ прямых трансляций Douyin в шести шагах (новая версия правил 2026).

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Анализатортип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "feedback"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 74
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 899 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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

  • +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 125 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a Chinese-language Douyin livestream review checklist with no code execution, persistence, credential access, or hidden data movement.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июл. 2026 г.