BD qinghu-douyin-social
青虎AI Douyin Social Media Operation: Связывает тренды Douyin, детали тем и видео по темам, поиск видео по ключевым словам, данные профиля инфлюенсера и демографию подписчиков, завершая цикл привлечения контента и создания спроса путем «выбора темы → извлечения точек продажи сценария → соответствия демографии аудитории». Активируется, когда пользователь занимается операционной деятельностью в Douyin, ищет темы, просматривает тренды и темы, анализирует точки продажи вирусных видео, просматривает демографию подписчиков инфлюенсеров, сопоставляет аудиторию, планирует контент-календарь. Ключевые слова: 青虎AI, Douyin, social media operation, hot search, topic, topic selection, viral video, follower demographics, audience matching, seeding, content calendar.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«青虎AI 抖音社媒运营：串起抖音热搜榜、话题详情与话题下视频、关键词视频搜索、达人主页数据与粉丝画像，完成「热点选题 → 脚本卖点挖掘 →…»
青虎AI 抖音社媒运营：串起抖音热搜榜、话题详情与话题下视频、关键词视频搜索、达人主页数据与粉丝画像，完成「热点选题 → 脚本卖点挖掘 → 粉丝人群画像匹配」的内容引流与种草闭环。当用户要做抖音内容运营、找选题、看热搜和话题、拆解爆款视频卖点、看达人粉丝画像、做人群匹配、规划内容日历时必须触发。关键词：青虎AI、抖音、社媒运营、热搜、话题、选题、爆款视频、粉丝画像、人群匹配、种草、内容日历。
青虎AI Douyin Social Media Operation: Связывает тренды Douyin, детали тем и видео по темам, поиск видео по ключевым словам, данные профиля инфлюенсера и…
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1571 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 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.