SKILLEMALL.ai

AC aikey-flow

AI KEY·哪里会被划走 —— проверка сценариев для говорящей головы: прослушайте сценарий как зритель, кадр за кадром — что у зрителя есть, чего он ждет и где эта цепочка обрывается. Не для: красных линий и готовности к публикации (aikey-review), резонанса (aikey-resonate), замены только вступления или заголовка (aikey-hook / aikey-title). Триггер: /aikey-flow, «будет ли этот сценарий смотреться», «где зрители отвалятся», «проверить риск удержания» —— AI KEY · Не даем формул, даем критерии. Каждое правило подкреплено реальными тестами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI KEY·哪里会被划走 ——口播稿「划走点」专项。替观众把稿子听一遍:每一拍观众手里有什么、在等什么,断在哪一拍 —— 等的没来、手里有…»

AI KEY·哪里会被划走 ——口播稿「划走点」专项。替观众把稿子听一遍:每一拍观众手里有什么、在等什么,断在哪一拍 —— 等的没来、手里有了还在给、正在给的听不清。诊断完默认主动问是否标记式改稿。不负责发布红线和能不能发(→ aikey-review)、内容戳不戳人(→ aikey-resonate)、单独换开头或标题(→ aikey-hook / aikey-title)。 触发方式:/aikey-flow、/会不会划走、/顺稿、/aikey-顺稿、「这稿子顺不顺」「哪里会划走」「逻辑有没有断」「读起来卡不卡」「完播会不会掉」 Drop-off check for talking-head scripts: walk the script as a listener, beat by beat — what the viewer holds, what they are waiting for, and where that chain breaks. Not for: red lines and publish-readiness (aikey-review), whether it resonates (aikey-resonate), replacing just the opening or title (aikey-hook / aikey-title). Trigger: /aikey-flow, "does this script flow", "where will viewers drop off", "check retention risk" —— AI KEY · 不给公式,给判据。每条规则都标了实测代价。

ClawHub Agent Skills автор: 詹明明 v0.3.5 MIT-0 9 файлов тело ≈ 998 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 13 дн назад

AI KEY·哪里会被划走 —— проверка сценариев для говорящей головы: прослушайте сценарий как зритель, кадр за кадром — что у зрителя есть, чего он ждет и где эта…

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

АнализаторТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

    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. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 998 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 729 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill mostly matches its script-flow review purpose, but it should be reviewed because it can automatically use and update cross-session AI KEY memory without clear user opt-in or deletion controls.
    LLM: suspicious (medium) · 10 окт. 2026 г.