BD opencli-content-hunter
Инструмент для сбора контента с различных платформ на основе opencli. Собирает популярный мировой контент, тренды, контент, связанный с поисковыми запросами. **Всегда активируйте этот навык, когда пользователь упоминает сбор контента с нескольких платформ, поиск по всей сети, горячие темы по всей сети, сбор контента с нескольких платформ.** Поддерживает 65+ платформ. При каждом выполнении активно запрашивайте у пользователя подтверждение диапазона платформ и желание войти в систему, после чего пользователь может в любое время сказать «изменить платформу», чтобы выбрать снова. Триггеры: сбор контента с нескольких платформ, горячие темы по всей сети, поиск по всей сети, сбор контента opencli, популярное на всех платформах.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于 opencli 的多平台内容捕手技能。抓取全球热门内容、趋势热点、搜索关键词相关内容。**每当用户提到抓多平台、搜全网、全网热点、多平…»
基于 opencli 的多平台内容捕手技能。抓取全球热门内容、趋势热点、搜索关键词相关内容。**每当用户提到抓多平台、搜全网、全网热点、多平台抓取时必须触发此技能。** 支持65+平台。每次执行时主动让用户确认平台范围和登录意愿，之后用户可随时说"调整平台"重新选择。触发词：多平台抓取、全网热点、搜全网、opencli抓取、全平台热门。
Инструмент для сбора контента с различных платформ на основе opencli.
Как процесс D 46/100 · 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2651 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
- +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
- -230 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 169 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 32 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.