AF instagram-marketing
Создавайте контент для Instagram из URL товаров. Извлекайте информацию о товаре и создавайте привлекательные посты для Instagram с предложениями изображений, подписями и хэштегами, оптимизированными для вовлечения. Используйте, когда пользователь предоставляет URL товара с сайтов электронной коммерции, таких как Amazon, Shopify, Taobao и т. д., и хочет получить маркетинговый контент для Instagram, такой как идеи для постов с изображениями/текстом, привлекательные подписи с призывами к действию, стратегию хэштегов или предложения по контенту для Stories/Reels.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate Instagram marketing content from product URLs. Extract produc…»
Generate Instagram marketing content from product URLs. Extract product information and create engaging Instagram posts with image suggestions, captions, and hashtags optimized for engagement. Use when user provides a product URL from e-commerce sites like Amazon, Shopify, Taobao, etc. and wants Instagram marketing content such as Image/text post ideas, engaging captions with CTAs, hashtag strategy, or Story/reels content suggestions.
Создавайте контент для Instagram из URL товаров.
Как процесс F 46/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/CAMPAIGN_STRATEGY.md, references/FASHION.md, references/TECH.md
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/CAMPAIGN_STRATEGY.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/FASHION.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/TECH.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/ENGAGEMENT_TACTICS.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: templates/CAROUSEL_TEMPLATE.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: templates/STORY_TEMPLATE.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: templates/REEL_TEMPLATE.md - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires.env"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 7 файла(ов): references/CAMPAIGN_STRATEGY.md, references/FASHION.md, references/TECH.md
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (instagram-marketing) не совпадает с папкой (jx-marketing)
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 86
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1859 токенов
- 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 438 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 36 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.