AD content-automation
Инструмент автоматизации создания контента, поддерживающий три основных режима: Режим А: Анализ и имитация популярных текстов Xiaohongshu: введите категорию товара/ключевые слова, автоматически анализируйте структуру популярных текстов, генерируйте тексты в том же стиле в больших количествах. Режим B: Массовая генерация сценариев для видеороликов о продажах: введите ссылку на товар/название/преимущества, сгенерируйте полный сценарий видеоролика о продажах (привлечение внимания → болевые точки → описание продукта → призыв к действию). Режим C: Переписывание видео/статей для распространения на нескольких платформах: введите исходный контент или субтитры к видео, автоматически перепишите их для адаптации к Xiaohongshu/Douyin/Gongzhonghao/Bilibili. Дополнительные функции: массовая генерация заголовков для популярных текстов, генерация сценариев для прямых трансляций, интеллектуальный ответ на негативные отзывы, генерация текстов для страниц описания товаров. Применимые сценарии: - "Помоги мне сгенерировать текст для Xiaohongshu, товар — XX" (Режим А) - "Напиши сценарий для видеоролика о продажах этого товара" (Режим B) - "Перепиши эту статью для разных платформ" (Режим C)
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«内容创作自动化工具，支持三大核心模式： 【模式A】小红书爆款文案解析+仿写：输入商品类目/关键词，自动分析爆款结构，批量生成同风格文案 【模…»
内容创作自动化工具，支持三大核心模式： 【模式A】小红书爆款文案解析+仿写：输入商品类目/关键词，自动分析爆款结构，批量生成同风格文案 【模式B】带货视频脚本批量生成：输入商品链接/名称/卖点，生成完整带货视频脚本（开场勾引→痛点→产品介绍→促单） 【模式C】视频/文章多平台分发改写：输入原始内容或视频字幕，自动改写为小红书/抖音/公众号/B站各平台适配版本 附加功能：爆款标题批量生成、直播话术脚本生成、差评智能回复、商品详情页文案生成 适用场景： - "帮我生成小红书文案，商品是XX"（模式A） - "给这个商品写一个带货视频脚本"（模式B） - "把这篇文章改写成各平台版本"（模式C）
Инструмент автоматизации создания контента, поддерживающий три основных режима: Режим А: Анализ и имитация популярных текстов Xiaohongshu: введите категорию…
Как процесс D 49/100 · 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: 4. 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 49/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (content-automation) не совпадает с папкой (yiqi-content-automation)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 392 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 298 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.