BF aws-wechat-article-writing
Написание статей для WeChat | Написание длинных текстов | Редактирование статей | Переписывание и продолжение — ИИ-написание длинных текстов для WeChat, генерация полного черновика из темы или плана, поддержка переписывания, продолжения, редактирования, оптимизации начала и конца, возможность выбора DeepSeek / GPT / Claude или написания агентом. Ориентировано на авторов самомедиа, операторов WeChat, копирайтеров брендов. Триггерные слова ( **одиночное срабатывание только для модификации существующих черновиков** ): «переписать», «отредактировать», «продолжить», «продолжить абзац», «писать дальше», «продолжить с этого места», «переписать начало», «изменить конец», «изменить тон», «отредактировать этот абзац», «сделать этот абзац более живым», «оптимизировать формулировки», «переписать с помощью GPT», «переписать с помощью DeepSeek». Для написания новой статьи используйте aws-wechat-article-main (main внутри вызовет этот навык для генерации черновика); для многоэтапных процессов (написание + проверка + верстка + подбор изображений + публикация) также используйте main.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«公众号写稿｜长文写作｜文章润色｜改写续写 — 公众号长文 AI 写作，从话题或提纲生成完整初稿，支持改写、续写、润色、开头结尾优化，可调 D…»
公众号写稿｜长文写作｜文章润色｜改写续写 — 公众号长文 AI 写作，从话题或提纲生成完整初稿，支持改写、续写、润色、开头结尾优化，可调 DeepSeek / GPT / Claude 或由 Agent 代写。面向自媒体作者、公众号运营、品牌文案。触发词（**单独触发仅限对已有稿子的修改**）：「改写」「润色」「续写」「续一段」「往下写」「接着这段写」「重写开头」「改结尾」「调整语气」「这段润色下」「把这段改活泼点」「优化用词」「用 GPT 重写」「用 DeepSeek 重写」。新写一篇请走 aws-wechat-article-main（main 内部会调用本 skill 生成初稿）；需要多环节串联（写+审+排+配图+发）也走 main。
Написание статей для WeChat | Написание длинных текстов | Редактирование статей | Переписывание и продолжение — ИИ-написание длинных текстов для WeChat…
Как процесс F 38/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../aws-wechat-article-main/SKILL.md, ../aws-wechat-article-main/references/first-time-setup.md, ../aws-wechat-article-main/references/articlescreening-schema.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../aws-wechat-article-main/SKILL.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../aws-wechat-article-main/references/first-time-setup.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../aws-wechat-article-main/references/articlescreening-schema.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../aws-wechat-article-publish/SKILL.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: placeholder - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/structure-template.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../aws-wechat-article-review/SKILL.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/usage.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../aws-wechat-article-assets/SKILL.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../aws-wechat-article-formatting/SKILL.md - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "url"
Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 10 файла(ов): ../aws-wechat-article-main/SKILL.md, ../aws-wechat-article-main/references/first-time-setup.md, ../aws-wechat-article-main/references/articlescreening-schema.md
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 28, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 60
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3508 токенов
- low Ответ описан самодельной разметкой (4 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 324 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.