SKILLEMALL.ai

BD Content Calendar

Автоматический генератор контент-календаря для социальных сетей. Берет ваши тематические столпы и целевую платформу, генерирует календарь публикаций на 2-4 недели с ротацией стилей (инсайт/история/данные/контрарный/вопрос/как сделать/обновление сборки), выбором оптимального дня для каждой платформы и набросками. Интегрируется с phy-content-compound для извлечения релевантных контентных атомов для каждого запланированного поста. Включает лучшие практики для конкретных платформ — LinkedIn (вт-чт, 3-4/неделю), Reddit (пн-чт, 2-3/неделю + ежедневные комментарии), Twitter/X (ежедневно, треды в ср/чт), HackerNews (пн-ср, 1-2/неделю). Нулевые внешние зависимости.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Auto content calendar generator for social media. Takes your topic pil…»

Auto content calendar generator for social media. Takes your topic pillars and target platform, generates a 2-4 week posting calendar with style rotation (insight/story/data/contrarian/question/how-to/build-update), optimal day selection per platform, and draft outlines. Integrates with phy-content-compound to pull relevant content atoms for each scheduled post. Includes platform-specific best practices — LinkedIn (Tue-Thu, 3-4/week), Reddit (Mon-Thu, 2-3/week + daily comments), Twitter/X (daily, threads Wed/Thu), HackerNews (Mon-Wed, 1-2/week). Zero external dependencies.

ClawHub Agent Skills автор: Lucius Pang v1.0.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 573 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматический генератор контент-календаря для социальных сетей.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Content Calendar) не совпадает с папкой (phy-content-calendar)
  • 50Шаги. Шагов: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 573 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 579 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local content-calendar generator with an optional companion-skill integration; it does not show hidden posting, network, persistence, or credential behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.