SKILLEMALL.ai

BC strategy-optimizer-agent

Стратегический оптимизатор. Активируется, когда требуется оптимизировать стратегию создания контента, скорректировать темп публикации, проанализировать ROI, систематизировать методологию. Используется для: (1) оценки эффективности текущей стратегии (2) предложения по оптимизации тем, публикаций, стиля письма (3) расчета соотношения затрат и результатов (4) систематизации методологии в базе знаний (5) прогнозирования рыночных тенденций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«策略优化智能体。当需要优化创作策略、调整发布节奏、分析ROI、沉淀方法论时触发本技能。用于:(1) 评估当前策略有效性 (2) 提出选题/发…»

策略优化智能体。当需要优化创作策略、调整发布节奏、分析ROI、沉淀方法论时触发本技能。用于:(1) 评估当前策略有效性 (2) 提出选题/发布/文风优化建议 (3) 计算投入产出比 (4) 沉淀方法论到知识库 (5) 预测市场趋势

ClawHub Agent Skills автор: Ouyang198000 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 499 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Стратегический оптимизатор.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

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: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 499 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 115: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only strategy optimization skill that does not request code execution, credentials, installation steps, or hidden access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.