SKILLEMALL.ai

CD autopilot-guiones-f100k

Модуль автопилота F100K, работающий ежедневно (Пн–Пт 8:30 утра по Лиме): ищет 3 самые актуальные новости ИИ за день через Tavily, преобразует их в 3 готовых к записи сценария, используя систему сценариев F100K (опорная ценность + структура из 33 + тройной крючок + CTA, оптимизированный тройным праймингом), доставляет их через Telegram и, если есть токен, сохраняет в Yapper. Использовать, когда кто-то говорит: «запусти автопилот сценариев», «дай мне 3 сценария на день», «сценарии новостей ИИ на сегодня», «запустить автопилот сценариев», или когда его автоматически вызывает расписание.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Módulo del Autopilot F100K que corre diariamente (Lun–Vie 8:30 AM Lima…»

Módulo del Autopilot F100K que corre diariamente (Lun–Vie 8:30 AM Lima): busca las 3 noticias más relevantes de IA del día via Tavily, las convierte en 3 guiones listos para grabar usando el sistema de guionización F100K (pilar de valor + estructura de las 33 + gancho triple + CTA optimizado con priming triple), los entrega por Telegram y, si hay token, los guarda en Yapper. Usar cuando alguien diga: "corre el autopilot de guiones", "dame los 3 guiones del día", "guiones de noticias de IA de hoy", "ejecutar autopilot guiones", o cuando el schedule automático lo invoque.

ClawHub Agent Skills автор: Fórmula 100K v1.0.1 MIT-0 1 файл тело ≈ 2 469 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 11 дн назад

Модуль автопилота F100K, работающий ежедневно (Пн–Пт 8:30 утра по Лиме): ищет 3 самые актуальные новости ИИ за день через Tavily, преобразует их в 3 готовых к…

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураTelegramGmailИИ и агентыРазработкаЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

  • 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 (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 45, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2469 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 576 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mainly a content automation workflow, but it needs Review because it contradicts itself about Gmail use while also using account credentials and sending generated content to external services.
LLM: suspicious (high) · 17 сент. 2026 г.