AB editorial-topic-portfolio
Этот навык следует использовать при оценке портфеля тем, связанных с технологиями, ИИ, данными, облачными вычислениями или корпоративным ПО. Он нормализует входные данные из Notion или Markdown/JSON/CSV, применяет проверки фактов, своевременности, оригинальности, аргументации, позиционирования и конфиденциальности, оценивает подходящие темы, выбирает одну основную и две резервные, принимает решения о слиянии/отслеживании/покрытии/отказе и подготавливает предварительный просмотр для записи в Notion. По умолчанию навык никогда не записывает данные в Notion без двух явных подтверждений; рабочее пространство с задокументированной постоянной инструкцией синхронизировать каждый рутинный обзор может использовать эту инструкцию как авторизацию, но все равно должно генерировать предварительный просмотр изменений и выполнять проверку после записи. Триггерные фразы: Оценка темы, Портфель тем, Конкурентная плотность, Пространство для оригинальности, База тем Notion, График контента.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when evaluating a portfolio of technology, A…»
This skill should be used when evaluating a portfolio of technology, AI, data, cloud, or enterprise-software content topics. It normalizes Notion or Markdown/JSON/CSV inputs, applies factual, timeliness, originality, argument-capacity, positioning, and privacy gates, scores eligible topics, selects one primary and two backups, produces merge/watch/covered/abandon decisions, and prepares a confirmed Notion writeback preview. By default, it never writes to Notion without two explicit confirmations; a workspace with a documented standing instruction to sync every routine review may use that instruction as the authorization, but must still generate a change preview and perform readback verification. 中文触发词: 选题评估, 选题组合, 竞争密度, 原创空间, Notion选题库, 内容排期
Этот навык следует использовать при оценке портфеля тем, связанных с технологиями, ИИ, данными, облачными вычислениями или корпоративным ПО.
Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: согласованность, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_zh" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_en" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "not_for" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "read_when"
Процессный рейтинг: все десять параметров 73/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (editorial-topic-portfolio) не совпадает с папкой (editorial-topic-portfolio-skill)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 101
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2660 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 751 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 101 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.