AB x-auto-posting
Рабочий процесс автоматической публикации и управления контентом в X (Twitter): сбор тем на основе ключевых слов → извлечение эталонных случаев → подтверждение темы пользователем → составление твита → публикация в X → отслеживание эффективности в течение 24 часов. Выполняет полный цикл контента от ключевых слов до опубликованного твита за один запуск. Используйте, когда пользователь упоминает post on X, post on Twitter, auto tweet, X auto posting, Twitter auto posting, tweet from keywords, generate tweet, X content operations, X account management, operate X account, schedule tweet, publish tweet, track tweet metrics, X posting workflow, daily X post, X 发推, X 自动发帖, X 运营, 发推文, 推文追踪, 追踪效果, 看数据, 发推, 内容运营.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«X (Twitter) auto-posting and content operations workflow: keyword-driv…»
X (Twitter) auto-posting and content operations workflow: keyword-driven topic collection → case reference extraction → user topic confirmation → tweet drafting → publish to X → 24-hour performance tracking. Executes the complete content cycle from keyword to published tweet in a single run. Use when user mentions post on X, post on Twitter, auto tweet, X auto posting, Twitter auto posting, tweet from keywords, generate tweet, X content operations, X account management, operate X account, schedule tweet, publish tweet, track tweet metrics, X posting workflow, daily X post, X 发推, X 自动发帖, X 运营, 发推文, 推文追踪, 追踪效果, 看数据, 发推, 内容运营.
Рабочий процесс автоматической публикации и управления контентом в X (Twitter): сбор тем на основе ключевых слов → извлечение эталонных случаев →…
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 17. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5874 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 37, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5874 токенов
- 85Шаги. Шагов: 90, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (12 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 631 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 33 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 90 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +3Все 9 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.