CC evaluador-ganchos-formula100k
Оценивает визуальные крючки по скриншотам первой секунды видео или по полному видео. Активировать ВСЕГДА, когда просят 'оцени этот крючок', 'проанализируй мою первую секунду', 'проверь мой крючок', 'диагностируй эту первую секунду', 'чего не хватает этому крючку', 'оценка моего крючка', 'вирусный ли этот крючок', 'проверь мой thumbnail', 'улучши эту первую секунду', 'предскажи, станет ли он вирусным', 'прогони через предсказатель виральности'. Также, когда загружают скриншот ИЛИ видеофайл (.mp4/.mov) и хотят узнать, работает ли он. Применяет методологию FÓRMULA 100K: Система E.N.C. (Стимул Ядра, Когнитивная Нагрузка, Контекстуализация), 5 Визуальных Форм (F1-F5), 15 Триггеров Виральности, Текстовый Крючок Топ-1% и Тест 1 Секунды. Когда входные данные — ВИДЕО, дополняет ручное чтение с помощью Higgsfield Virality Predictor (сила крючка, риск удержания, вовлеченность, внимание).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evalúa ganchos visuales a partir de capturas del primer segundo de vid…»
Evalúa ganchos visuales a partir de capturas del primer segundo de videos O del video completo. Activar SIEMPRE que se pida 'evalúa este gancho', 'analiza mi primer segundo', 'revisa mi gancho', 'diagnostica este primer segundo', 'qué le falta a este gancho', 'puntaje de mi gancho', 'es viral este gancho', 'audita mi thumbnail', 'mejora este primer segundo', 'predice si va a viralizar', 'pásalo por virality predictor'. También cuando suban una captura O un archivo de video (.mp4/.mov) y quieran saber si funciona. Aplica la metodología de FÓRMULA 100K: Sistema E.N.C. (Estímulo Núcleo, Carga Cognitiva, Contextualización), las 5 Formas Visuales (F1-F5), los 15 Gatillos de Viralidad, el Gancho Textual del Top 1% y el Test del 1 Segundo. Cuando el input es VIDEO, complementa la lectura manual con el Virality Predictor de Higgsfield (hook strength, retention risk, engagement, atención).
Оценивает визуальные крючки по скриншотам первой секунды видео или по полному видео.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 3. 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
- 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
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 85Шаги. Шагов: 92, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3477 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)
- +3Длина description 893: рекомендуется 120–800 символов
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.