BD WeChat Knowledge Base
Лучший менеджер базы знаний WeChat — просто отправьте ссылку! 📱 Поддерживает видеоканалы｜Douyin｜Xiaohongshu｜Официальные аккаунты｜Локальные файлы 🚀 Комплексное управление: анализ ссылок → автоматическая загрузка → загрузка в Tencent Docs → интеллектуальное создание индексов 🤖 Автоматизация агента, без ручных операций, превращает разрозненный контент в ваши знания ☁️ Интеграция с Tencent Docs, воспроизведение, предварительный просмотр и обмен в реальном времени после загрузки ⚠️ Новым пользователям необходимо авторизовать Tencent Docs при первом использовании (см. документацию) Триггерные фразы: база знаний, сохранить ссылку, сохранить в базу знаний, помоги мне сохранить это, скачать это видео/статью
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微信最好用的知识库管家 — 发链接就完事！ 📱 支持视频号｜抖音｜小红书｜公众号｜本地文件 🚀 一站式管理：链接解析 → 自动下载 →…»
微信最好用的知识库管家 — 发链接就完事！ 📱 支持视频号｜抖音｜小红书｜公众号｜本地文件 🚀 一站式管理：链接解析 → 自动下载 → 上传腾讯文档 → 智能建索引 🤖 Agent 自动化，无需手动操作，把散落各处的内容变成你的知识资产 ☁️ 腾讯文档集成，上传后直接在线播放、预览、分享 ⚠️ 新用户首次使用需完成腾讯文档授权（详见文档） 触发词：知识库、保存链接、存到知识库、帮我存这个、下载这个视频/文章
Лучший менеджер базы знаний WeChat — просто отправьте ссылку!
Как процесс D 39/100 · 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (WeChat Knowledge Base) не совпадает с папкой (wechat-knowledge)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 28
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1073 токенов
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 208 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.