AC zmm-review
📐 Чжань Минмин. Проверка перед публикацией — навык проверки сценариев для озвучки. Проверяет по четырем решениям зрителя: кликнет ли, останется ли, запомнит ли, сделает ли что-нибудь. Оценка плотности информации по предложениям (линия 60/80 баллов) + одиннадцать вопросов + пять проверок по красным линиям (предлагаются варианты: безопасный и сохраняющий силу) + машинные сигналы (направление трафика / форма рекламы / ключевые слова, сообщаются отдельно от нарушений содержания), по умолчанию только диагностика, без изменений. Способ активации: /zmm-review, /можно ли публиковать, /проверить, /zmm-проверить, "можно ли это публиковать", "проверь меня", "проверь по красным линиям", "достаточно ли плотность информации". Pre-publish review for talking-head scripts, organised around the viewer's four decisions: click, stay, remember, act. Per-sentence density scoring, eleven questions, red-line audit. Diagnose-only by default. Trigger: /zmm-review, "can I publish this", "review my script" —— 📐 Чжань Минмин. Не формулы, а критерии. Для каждого правила указана реальная цена.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«📐 詹明明·发布前审一遍 ——口播稿发布前审核技能。按观众的四次决定审：点不点进来 · 留不留下来 · 记不记得你 · 做不做点什么。逐句…»
📐 詹明明·发布前审一遍 ——口播稿发布前审核技能。按观众的四次决定审：点不点进来 · 留不留下来 · 记不记得你 · 做不做点什么。逐句信息密度评分（60/80 分线）+ 十一问 + 红线五查（改法给稳妥版和保留力度版两版）+ 机器信号层（导流 / 广告形状 / 名单词，与内容违规分开报），默认只诊断不改。 触发方式：/zmm-review、/能不能发、/审核、/zmm-审核、「这稿子能不能发」「帮我审一下」「过一遍红线」「信息密度够不够」 Pre-publish review for talking-head scripts, organised around the viewer's four decisions: click, stay, remember, act. Per-sentence density scoring, eleven questions, red-line audit. Diagnose-only by default. Trigger: /zmm-review, "can I publish this", "review my script" —— 📐 詹明明 · 不给公式，给判据。每条规则都标了实测代价。
📐 Чжань Минмин. Проверка перед публикацией — навык проверки сценариев для озвучки. Проверяет по четырем решениям зрителя: кликнет ли, останется ли, запомнит…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 4. 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"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 47
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2039 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
- -226 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 530 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.