AC Analyze Customer Sentiment & Intent with AI Classification
Анализирует комментарии, личные сообщения и ответы на YouTube, TikTok, Instagram и по электронной почте для извлечения намерений покупки, болевых точек и сигналов оттока. Используйте, когда пользователю требуется отслеживание настроений аудитории, анализ пробелов в контенте или системы раннего предупреждения о репутации бренда.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze comments, DMs, and replies across YouTube, TikTok, Instagram,…»
Analyze comments, DMs, and replies across YouTube, TikTok, Instagram, and email to extract buying intent, pain points, and churn signals. Use when the user needs audience sentiment tracking, content gap analysis, or early warning systems for brand reputation.
Анализирует комментарии, личные сообщения и ответы на YouTube, TikTok, Instagram и по электронной почте для извлечения намерений покупки, болевых точек и…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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: 3, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Analyze Customer Sentiment & Intent with AI Classification) не совпадает с папкой (audience-sentiment-intent-analyzer)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 69
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3853 токенов
- 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 259 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.