BC xhs-data-api
Система анализа данных контента на всех платформах. Глубоко анализирует алгоритм CES и механизм пула трафика Xiaohongshu, а также поддерживает межплатформенный сравнительный анализ Douyin/Bilibili/Weibo/Video Account. Деконструкция закономерностей вирусного контента, мониторинг стратегий конкурентов, библиотека формул заголовков, стратегия комбинации тегов, бенчмарки по категориям, 30-дневный план улучшения. Использует идею агрегации из множества источников Agent-Reach для управления всеми каналами на основе данных. Триггерные фразы: данные Xiaohongshu, анализ заметок, анализ вирусного контента, мониторинг конкурентов, операции Xiaohongshu, алгоритм Xiaohongshu, оценка CES, оптимизация заметок, рост подписчиков Xiaohongshu, коэффициент вовлеченности, коэффициент сохранения, SEO Xiaohongshu, стратегия тегов, обзор Xiaohongshu, сравнение между платформами, управление всеми каналами Исключить: создание контента Xiaohongshu (использовать xiaohongshu-copywriter)
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«全平台内容数据分析系统。核心深度解读小红书CES算法+流量池机制，同时支持抖音/B站/微博/视频号的跨平台对标分析。爆款规律解构、竞品策略监…»
全平台内容数据分析系统。核心深度解读小红书CES算法+流量池机制，同时支持抖音/B站/微博/视频号的跨平台对标分析。爆款规律解构、竞品策略监控、标题公式库、标签组合策略、分品类基准、30天提升计划。借鉴Agent-Reach多源聚合思路，用数据驱动全域运营。 触发词：小红书数据、笔记分析、爆款分析、竞品监控、小红书运营、小红书算法、CES评分、笔记优化、小红书涨粉、互动率、收藏率、小红书SEO、标签策略、小红书复盘、跨平台对比、全域运营 排除：小红书内容创作(用xiaohongshu-copywriter)
Система анализа данных контента на всех платформах.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 6. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (xhs-data-api) не совпадает с папкой (mimo-xhs-data-api)
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 51
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 523 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)
- +4Нет примеров входа/выхода
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 256 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.