AB spotify-news-digest
Собирает и обобщает новости, связанные со Spotify, из различных источников (официальные блоги Spotify, инженерные/исследовательские/новостные разделы, TechCrunch, The Verge, Music Business Worldwide, Hacker News и т. д.), генерирует краткие сводки на китайском языке для каждой статьи в одно предложение и форматирует их в виде ежедневного/еженедельного дайджеста с оригинальными ссылками. Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает обновления новостей Spotify, краткие сведения о продуктах/алгоритмах/инженерии, отчеты музыкальной индустрии или хочет настроить запланированный дайджест новостей Spotify.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scrape and summarize Spotify-related news from multiple sources (Spoti…»
Scrape and summarize Spotify-related news from multiple sources (Spotify official blogs, engineering/research/newsroom, TechCrunch, The Verge, Music Business Worldwide, Hacker News, etc.), generate one-sentence Chinese summaries for each article, and format them as a daily/weekly digest with original links. Use this skill when the user asks for Spotify news updates, product/algorithm/engineering briefings, music industry reports, or wants to set up a scheduled Spotify news digest.
Собирает и обобщает новости, связанные со Spotify, из различных источников (официальные блоги Spotify, инженерные/исследовательские/новостные разделы…
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2710 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
- -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 485 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 30 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (18 блоков кода)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.