BB china-social-media-ops
Организация работы в социальных сетях на основных китайских платформах (Xiaohongshu, Douyin, WeChat Official Account, Bilibili, Zhihu). Обучение ИИ-агентов планированию контент-календарей, адаптации контента для алгоритмов каждой платформы, планированию публикаций, отслеживанию вовлеченности и управлению кроссплатформенным распространением контента. Охватывает: планирование контент-календаря с учетом времени на платформе, кроссплатформенную адаптацию контента (один материал → 5 форматов), панель мониторинга вовлеченности, мониторинг трендовых тем и рабочие процессы управления сообществом. Триггеры: 中国社交媒体运营, china social media operations, 小红书运营, xiaohongshu operations, 抖音运营, douyin operations, 微信公众号运营, wechat official account, B站运营, bilibili operations, 知乎运营, zhihu operations, 跨平台内容分发, cross-platform content distribution, 社交媒体日历, social media calendar, 内容适配, content adaptation, 社交媒体工作流, social media workflow, 中国社媒自动化, china social media automation
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Orchestrate social media operations across China's major platforms (Xi…»
Orchestrate social media operations across China's major platforms (Xiaohongshu, Douyin, WeChat Official Account, Bilibili, Zhihu). Teach AI agents how to plan content calendars, adapt content for each platform's algorithm, schedule posts, track engagement, and manage cross-platform content distribution. Covers: content calendar planning with platform-specific timing, cross-platform content adaptation (one piece → 5 formats), engagement tracking dashboard, trending topic monitoring, and community management workflows. Triggers on: 中国社交媒体运营, china social media operations, 小红书运营, xiaohongshu operations, 抖音运营, douyin operations, 微信公众号运营, wechat official account, B站运营, bilibili operations, 知乎运营, zhihu operations, 跨平台内容分发, cross-platform content distribution, 社交媒体日历, social media calendar, 内容适配, content adaptation, 社交媒体工作流, social media workflow, 中国社媒自动化, china social media automation
Организация работы в социальных сетях на основных китайских платформах (Xiaohongshu, Douyin, WeChat Official Account, Bilibili, Zhihu).
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск
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: 2. 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 65/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 39
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1280 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- 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)
- +3Длина description 892: рекомендуется 120–800 символов
- -225 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.