AC tpt-listing-optimizer
Максимизируйте видимость и продажи на TeachersPayTeachers (TPT), оптимизируя объявления для внутренней поисковой системы TPT. Используйте при создании или улучшении объявления TPT, написании заголовков, выборе тегов, написании описаний, ценообразовании продуктов, планировании миниатюр, создании наборов или принятии решения о пересмотре или прекращении выпуска неэффективного объявления. Охватывает исследование ключевых слов TPT, формулы заголовков, стратегию 20 тегов, структуру описания, спецификации миниатюр, ценообразование, стратегию бесплатных материалов, а также решения о пересмотре или прекращении выпуска.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Maximize visibility and sales on TeachersPayTeachers (TPT) by optimizi…»
Maximize visibility and sales on TeachersPayTeachers (TPT) by optimizing listings for TPT's native search algorithm. Use when creating or improving a TPT listing, writing titles, choosing tags, writing descriptions, pricing products, planning thumbnails, building bundles, or deciding whether to revise or retire an underperforming listing. Covers TPT keyword research, title formulas, 20-tag strategy, description structure, thumbnail specs, pricing, freebie strategy, and revision vs. retirement decisions.
Максимизируйте видимость и продажи на TeachersPayTeachers (TPT), оптимизируя объявления для внутренней поисковой системы TPT.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 2. 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 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: 102
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2574 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 508 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 102 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.