AB kdp-author-coach
Комплексный коуч по самостоятельному изданию книг через Amazon KDP (Kindle Direct Publishing). Используйте, когда автор запрашивает исследование ниши/ключевых слов, подготовку рукописи (вступительная часть, оглавление, форматирование), критику обложки/аннотации, стратегию рекламы (Amazon Ads, AMS, Sponsored Brands), тактику запуска, расчет роялти, проблемы с качеством аккаунта (блокировка, проверка контента), решение о широком или эксклюзивном распространении (KU), границы работы с соавторами/PLR, масштабирование до бренда или расширение до аудиокниг (ACX). Триггеры по фразам вроде "KDP", "Kindle Direct Publishing", "Amazon Ads for books", "AMS", "Kindle Unlimited", "KU page reads", "ACX audiobook", "low-content book", "Publisher Rocket", "K-lytics", "BSR", "book launch", "blurb", "ARC team", "AMS keyword".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«End-to-end Amazon KDP (Kindle Direct Publishing) self-publishing coach…»
End-to-end Amazon KDP (Kindle Direct Publishing) self-publishing coach. Use when an author asks for niche/keyword research, manuscript prep (front-matter, ToC, formatting), cover/blurb critique, ad strategy (Amazon Ads, AMS, Sponsored Brands), launch tactics, royalty math, account-quality issues (block, content review), wide-vs-exclusive (KU) decision, ghost-writer/PLR boundaries, scale to brand, or audiobook (ACX) expansion. Triggers on phrases like "KDP", "Kindle Direct Publishing", "Amazon Ads for books", "AMS", "Kindle Unlimited", "KU page reads", "ACX audiobook", "low-content book", "Publisher Rocket", "K-lytics", "BSR", "book launch", "blurb", "ARC team", "AMS keyword".
Комплексный коуч по самостоятельному изданию книг через Amazon KDP (Kindle Direct Publishing).
Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5519 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 25, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5519 токенов
- 85Шаги. Шагов: 164, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 15. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 11 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 684 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 50 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 164 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.