SKILLEMALL.ai

AC batch-content-sprint-os

Планирование и выполнение еженедельного пакетного производства контента для авторов с четкими приоритетами, временными блоками и целевыми показателями вывода. Используйте, когда пользователь хочет повторяющийся ритм создания контента, нуждается в планировании для предотвращения выгорания или хочет превратить разрозненные идеи в реалистичный производственный спринт.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plan and run weekly batch content production for creators with clear p…»

Plan and run weekly batch content production for creators with clear priorities, time blocks, and output targets. Use when the user wants a repeatable content cadence, needs anti-burnout planning, or wants to turn scattered ideas into a realistic production sprint.

ClawHub Agent Skills автор: LeroyCreates v1.0.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 461 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Планирование и выполнение еженедельного пакетного производства контента для авторов с четкими приоритетами, временными блоками и целевыми показателями вывода.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

СправочникОперации и проектыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 461 токенов

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 265 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This markdown-only skill helps turn user-provided comments and DMs into content ideas and does not request code execution, credentials, or hidden access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.