AC cn-content-remix
Инструмент для ремикса китайского контента с платформенными правилами на основе API (中文内容一键改写多平台分发+平台适配规则API). Преобразуйте один фрагмент контента в версии, адаптированные для конкретных платформ (Xiaohongshu, Douyin, WeChat Official Account, Zhihu, Weibo, WeChat Channels) с использованием реальных правил платформ через API. Функции: (1) Адаптация правил платформы на основе API (длина заголовка, длина контента, хэштеги, тон), (2) Проверка соответствия закону о рекламе, (3) Исполняемый скрипт remix.sh для доступа через CLI, (4) Адаптация тона, формата, длины, хэштегов и стиля для каждой китайской платформы. Используйте для: ремикса контента, дистрибуции на нескольких платформах, ремикса для Xiaohongshu, текстов для Douyin, дистрибуции контента, адаптации платформы, китайского контент-маркетинга. Триггеры: ремикс контента, дистрибуция на нескольких платформах, ремикс для Xiaohongshu, тексты для Douyin, дистрибуция контента, адаптация платформы, китайский контент-маркетинг, API ремикса контента, API правил платформы, ремикс контента, публикация на нескольких платформах.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Chinese content remix tool with API-powered platform rules (中文内容一键改写多平…»
Chinese content remix tool with API-powered platform rules (中文内容一键改写多平台分发+平台适配规则API). Transform one piece of content into platform-native versions for 小红书/抖音/公众号/知乎/微博/视频号 with real platform rules via API. Features: (1) API-powered platform adaptation rules (title length, content length, hashtags, tone), (2) Compliance check for advertising law violations, (3) Executable remix.sh script for CLI access, (4) Adapts tone, format, length, hashtags, and style for each Chinese platform. Use when: content remix, multi-platform distribution, 小红书改写, 抖音文案, 内容分发, platform adaptation, Chinese content marketing. Triggers: content remix, multi-platform distribution, 小红书改写, 抖音文案, 内容分发, platform adaptation, Chinese content marketing, content remix API, platform rules API, 内容改写, 多平台发布.
Инструмент для ремикса китайского контента с платформенными правилами на основе API (中文内容一键改写多平台分发+平台适配规则API).
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, 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: 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
- 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
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 61
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 980 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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 779 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.