AC baotai-ops-kit
Навык генерации разнообразных операционных материалов для центра сохранения беременности Лю Гочжун. На основе встроенной базы данных профилей компании автоматически генерирует 12 типов операционного контента, включая тексты для представления бренда, подборки текстов для WeChat Moments, тексты для привлечения внимания в Xiaohongshu, статьи для WeChat Official Account, сценарии для коротких видео, упаковку кейсов клиентов, скрипты для продаж/обслуживания клиентов, планы мероприятий, тексты для постеров, контент для создания образа врача (IP), контент для управления сообществом и пресс-релизы. Активируется, когда пользователь упоминает ключевые слова, такие как "центр сохранения беременности Лю Гочжун", "центр сохранения беременности Кунь Жу Ма Ли", "операционная деятельность центра сохранения беременности", "написать текст для сохранения беременности", "маркетинг сохранения беременности". Применим для операционной деятельности на всех каналах, продвижения бренда и коммуникации с клиентами данного центра.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«刘国忠保胎中心多方位运营资料生成技能。根据内置的公司画像资料库，自动生成12类运营内容，包括品牌介绍文案、朋友圈文案集、小红书种草文案、公众…»
刘国忠保胎中心多方位运营资料生成技能。根据内置的公司画像资料库，自动生成12类运营内容，包括品牌介绍文案、朋友圈文案集、小红书种草文案、公众号文章、短视频脚本、客户案例包装、销售/客服话术、活动策划方案、海报文案、医生IP人设内容、社群运营内容和新闻通稿。当用户提到"刘国忠保胎""坤如玛丽保胎""保胎中心运营""写保胎文案""保胎营销资料"等关键词时触发此技能。适用于该中心的全渠道内容运营、品牌推广和客户沟通场景。
Навык генерации разнообразных операционных материалов для центра сохранения беременности Лю Гочжун.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 7. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "disable"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 36
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 697 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 209 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.