BC zhongcao-note-copywriter
Создание контента для Xiaohongshu или REDnote на основе описания продукта, опыта, темы или аудитории. Этот ИИ-копирайтер для Xiaohongshu создает варианты заголовков, структурированный текст заметки, текст для обложки, релевантные хэштеги и естественное начало комментария для обнаружения продуктов, местного опыта, красоты, еды, моды, путешествий и образовательных постов. Затем он создает соответствующую вертикальную обложку Xiaohongshu 3:4, построенную вокруг выбранного заголовка, с композицией, безопасной для заголовка. При желании он может анализировать сам Xiaohongshu — существующие заметки по теме, одну страницу с лучшими комментариями к заметке и недавние заметки аккаунта — так что исследование Xiaohongshu, анализ заметок конкурентов и анализ комментариев основываются на платформе, а не на догадках.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create Xiaohongshu or REDnote copy from a product, experience, topic,…»
Create Xiaohongshu or REDnote copy from a product, experience, topic, or audience brief. This AI Xiaohongshu copywriter produces title options, a structured note body, cover wording, relevant hashtags, and a natural comment starter for product discovery, local experiences, beauty, food, fashion, travel, and knowledge posts. It then renders a matching vertical 3:4 Xiaohongshu cover built around the chosen title, with a headline-safe composition. Optionally it reads Xiaohongshu itself — the notes already running for the topic, one page of a note's top comments, and an account's own recent notes — so Xiaohongshu research, competitor note analysis and comment analysis rest on the platform instead of on guesswork.
Создание контента для Xiaohongshu или REDnote на основе описания продукта, опыта, темы или аудитории.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
Скилл просит агента что-то скрывать от вас: не показывать ошибки, не упоминать действия, отвечать иначе, чем было сделано. Вы теряете возможность контролировать, что агент реально сделал.
Прозрачность важнее гладкого ответа. Если хочется спрятать технический шум, попросите агента «кратко сообщить», а не «не сообщать».
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- 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 · 1
-
высокая Сокрытие от пользователя
en-hide-from-userreferences/note-lookup.md:29Инструкция скрыть действия от пользователяDo not tell the user Xiaohongshu costs ten times Douyin without saying which read you mean.
Просканировано файлов: 15. 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 60/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3113 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 718 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.