CC investigacion-contenido-formula100k
Исследование трендов и идей для вирусного контента по методологии FORMULA 100K. Использовать ВСЕГДА, когда просят исследовать тренды, найти идеи для контента, найти вирусные темы, узнать, что работает в моей нише, исследовать конкурентов, найти визуальные зацепки, проверить идеи, вопросы аудитории, найти outliers с YouTube для превращения в reels, искать вирусные референсы по ключевому слову, или говорят 'no sé de qué hablar', 'quiero ideas para mis videos', 'búscame referencias con [keyword]'. В агенте OpenClaw использовать веб-поиск + Apify (публичные данные Instagram и TikTok с реальными просмотрами) + vidIQ, если подключен, никогда не использовать браузер с логином. Отчитываться только о проверенном.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Investigación de tendencias e ideas de contenido viral con la metodolo…»
Investigación de tendencias e ideas de contenido viral con la metodología FORMULA 100K. Usar SIEMPRE que se pida investigar tendencias, encontrar ideas de contenido, cazar temas virales, qué funciona en mi nicho, investigar a la competencia, encontrar ganchos visuales, validar ideas, preguntas de la audiencia, outliers de YouTube para convertir en reels, buscar referencias virales por keyword, o 'no sé de qué hablar', 'quiero ideas para mis videos', 'búscame referencias con [keyword]'. En un agente OpenClaw usa búsqueda web + Apify (datos públicos de Instagram y TikTok con vistas reales) + vidIQ si está conectado, nunca un navegador logueado. Solo reporta lo verificado.
Исследование трендов и идей для вирусного контента по методологии FORMULA 100K.
Как процесс C 52/100 · 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.
- 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: 1. 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") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 8017 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 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
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8017 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 60Шаги. Шагов: 173, расплывчатых формулировок: 4
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 678 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 30 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 173 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.