BB ai-pm-intel-brief
Создает ежедневную сводку новостей по ИИ для продакт-менеджеров из Twitter/X или аналогичных источников с высоким уровнем сигнала. Используйте, когда пользователь запрашивает сводку новостей по ИИ для продакт-менеджеров, сводку сигналов, обзор тенденций, дайджест аккаунтов, "о чем говорят в сфере ИИ сегодня", "сделай краткий обзор" или хочет получить краткое изложение недавних публикаций от выбранных людей/аккаунтов в виде: ключевых сигналов, инсайтов о продукте, оригинальных выдержек и ссылок. Также используйте при преобразовании необработанных социальных постов в краткую сводку для продуктовой стратегии, дизайна рабочего процесса, агентских продуктов, роста или позиционирования на рынке.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create a daily AI PM intelligence brief from Twitter/X or similar high…»
Create a daily AI PM intelligence brief from Twitter/X or similar high-signal sources. Use when the user asks for an AI product manager news brief, signal brief, trend roundup, account digest, "今天 AI 圈在聊什么", "整理成简报", or wants recent posts from selected people/accounts summarized into: key signals, product insights, original excerpts, and links. Also use when turning raw social posts into a concise brief for product strategy, workflow design, agent products, growth, or market positioning.
Создает ежедневную сводку новостей по ИИ для продакт-менеджеров из Twitter/X или аналогичных источников с высоким уровнем сигнала.
Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Create a daily AI PM intelligence brief from Twitter/X or similar … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 82
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1210 токенов
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 492 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 82 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.