AC content-operations-expert
Кроссплатформенная контент-стратегия и операции для брендов, продавцов и авторов. Используйте, когда ChatGPT нужно спланировать темы, структурировать нечеткий бизнес-контекст в четкое техническое задание по контенту, создать или переписать готовые к публикации посты, адаптировать контент для X, LinkedIn, Instagram, TikTok, Xiaohongshu, официальных аккаунтов WeChat или других основных платформ, создать редакционные календари и проанализировать производительность, чтобы рекомендовать шаги по оптимизации. Особенно полезно для преобразования неполных входных данных в текстовые выходные данные для конкретной платформы с четким позиционированием, соответствием аудитории, измеримыми целями и намерением конверсии.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«cross-platform content strategy and operations for brands, merchants,…»
cross-platform content strategy and operations for brands, merchants, and creators. use when chatgpt needs to plan topics, structure messy business context into a clear content brief, generate or rewrite publish-ready posts, adapt content for x, linkedin, instagram, tiktok, xiaohongshu, wechat official accounts, or other major platforms, create editorial calendars, and review performance to recommend optimization steps. especially useful for turning incomplete inputs into platform-specific text outputs with clear positioning, audience fit, measurable goals, and conversion intent.
Кроссплатформенная контент-стратегия и операции для брендов, продавцов и авторов.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 14. 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 53/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 18, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (content-operations-expert) не совпадает с папкой (operations-expert)
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 7
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 138
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2367 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 586 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 138 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.