BD wechat-intelligence
Создание и запуск низкозатратной системы анализа информации о публичных аккаунтах с использованием API Manggu Cloud. Используется, когда пользователи запрашивают систему анализа информации о публичных аккаунтах, мониторинг публичных аккаунтов, мониторинг нескольких публичных аккаунтов, автоматический сбор статей из публичных аккаунтов, AI-анализ статей из публичных аккаунтов, отслеживание конкурирующих публичных аккаунтов, отраслевую информацию, ежедневные сводки по публичным аккаунтам, экспорт данных публичных аккаунтов или панель анализа публичных аккаунтов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用曼格云 API 构建和运行低成本的公众号情报分析系统。当用户提出公众号情报分析系统、公众号监控、多公众号监测、公众号文章自动采集、AI…»
使用曼格云 API 构建和运行低成本的公众号情报分析系统。当用户提出公众号情报分析系统、公众号监控、多公众号监测、公众号文章自动采集、AI 分析公众号文章、竞品公众号追踪、行业情报、每日公众号简报、公众号数据导出或公众号分析面板等需求时使用。
Создание и запуск низкозатратной системы анализа информации о публичных аккаунтах с использованием API Manggu Cloud.
Как процесс D 46/100 · 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: 8. 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 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 753 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 121 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.