AB publish-preflight-studio
Проверяйте пост перед публикацией, а затем исправляйте найденные ошибки. Вставьте подпись, заголовок, сценарий, текст на экране или теги — эта проверка контента перед публикацией сравнивает формулировки с ограничениями рекламного текста и правилами для заявлений в регулируемых категориях и возвращает замену для каждой помеченной фразы, перечитывает пост глазами вашей целевой аудитории и называет точную строку, которая теряет каждого из них, оценивает крючок и причину для распространения с доказательствами, стоящими за каждой оценкой, затем возвращает исправленный текст и создает обложку с исправленной формулировкой. Используйте его как проверку текста для социальных сетей и проверку запрещенных слов перед публикацией, для проверки рекламного текста, проверки превосходных степеней, тестирования реакции аудитории, оценки силы крючка и предварительной проверки текста бренда или клиента перед его передачей утверждающему лицу, для Instagram, TikTok, Facebook, YouTube и LinkedIn.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Check a post before it goes out, then fix what it finds. Paste the cap…»
Check a post before it goes out, then fix what it finds. Paste the caption, title, script, on-screen text, or tags — this pre-publish content check reads the wording against advertising-copy restrictions and regulated-category claim rules and returns a replacement for every phrase it flags, reads the post back through the people you are writing for and names the exact line that loses each of them, scores the hook and the reason to share with the evidence behind each score, then hands back the corrected copy and renders the cover carrying the fixed wording. Use it as a social media copy check and a banned words checker before publishing, for ad-copy review, superlative screening, audience reaction testing, hook strength scoring, and pre-checking brand or client copy before it reaches an approver, for Instagram, TikTok, Facebook, YouTube, and LinkedIn.
Проверяйте пост перед публикацией, а затем исправляйте найденные ошибки.
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
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: 16. 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 68/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2183 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)
- +3Длина description 862: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.