AC auto-content-ops
Автоматизированный навык сетевого контент-маркетинга: полный цикл автоматизированного производства контента от сбора горячих тем → генерации популярных мемов → интеграции продукта → публикации текстов. Применимые сценарии включают, но не ограничиваются: управление аккаунтом Zhejiang Culture and Tourism, планирование тем для коротких видео, генерация вирусных текстов, написание цепляющих заголовков, позиционирование персонажа аккаунта, планирование контент-календаря для самомедиа. Используйте, когда пользователь упоминает такие ключевые слова, как «контент-маркетинг», «выбор темы», «вирусный», «цепляющий», «текст», «планирование коротких видео», «самомедиа-маркетинг», «позиционирование аккаунта», «отслеживание трендов», «контент-календарь», «контент для культуры и туризма», «продвижение продукта». Даже если пользователь просто спрашивает «напиши мне текст для короткого видео» или «есть ли сейчас какие-нибудь тренды, за которыми можно следить», следует использовать этот навык.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动化网络内容运营技能：从热文抓取→热梗生成→产品结合→发布文案的全流程自动化内容生产。 适用场景包括但不限于：浙江文旅账号运营、短视频选题…»
自动化网络内容运营技能：从热文抓取→热梗生成→产品结合→发布文案的全流程自动化内容生产。 适用场景包括但不限于：浙江文旅账号运营、短视频选题策划、爆款文案生成、钩子开头撰写、 账号人设定位、自媒体内容日历规划。当用户提到"内容运营"、"选题"、"爆款"、"钩子"、 "文案"、"短视频策划"、"自媒体运营"、"账号定位"、"热点追踪"、"内容日历"、 "文旅内容"、"产品种草"等关键词时，请使用此技能。即使用户只是问"帮我写个短视频文案" 或"最近有什么热点可以追"，也应触发此技能。
Автоматизированный навык сетевого контент-маркетинга: полный цикл автоматизированного производства контента от сбора горячих тем → генерации популярных мемов…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 5. 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 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: 75
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 956 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 243 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.