SKILLEMALL.ai

AC tcms-writer

Для команд маркетинга технологических продуктов — превращает базу знаний о продукте в развернутые черновики от имени бренда (блоги, тематические исследования, описания продуктов), а не в сторонний анализ. Создает развернутые черновики объемом 1500–3000 слов на основе брифа контента; не обрабатывает публикации в социальных сетях, короткий контент или адаптацию для каналов. Не для нейтральных отраслевых исследований — для этого используйте pipeline для углубленного изучения отрасли.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«For tech-product marketing teams — turns a product knowledge base into…»

For tech-product marketing teams — turns a product knowledge base into brand-side long-form drafts (blogs, case studies, product write-ups), not third-party analysis. Produces only 1500-3000 word long-form drafts from a content brief; does not handle social posts, short content, or channel adaptation. Not for neutral industry research — use industry-deep-dive-pipeline for that.

ClawHub Agent Skills автор: haiyangchen v1.3.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 981 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 15 дн назад

Для команд маркетинга технологических продуктов — превращает базу знаний о продукте в развернутые черновики от имени бренда (блоги, тематические исследования…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
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

    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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "read_when"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "disable"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 981 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 380 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a marketing writing skill that reads product materials and writes draft articles, with no evidence of hidden execution, persistence, exfiltration, or automatic publishing.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 сент. 2026 г.