BF playlet-xhs-feed
Источник информации о коротких сериалах на Xiaohongshu — ежедневно сканирует популярный контент коротких сериалов на Xiaohongshu, фильтрует популярные заметки по уровню взаимодействия, интеллектуально кластеризует направления тем, затем генерирует ежедневный HTML-отчет, включающий обложку, данные взаимодействия и аналитику создания контента. Поддерживает целевой запрос по теме (например, путешествия во времени/богатый президент/возрождение и т. д.), влиятельному лицу, временному диапазону. ⚠️ Данные обновляются ежедневно в 15:00 за предыдущий день. Если в целевую дату нет данных, необходимо сначала сообщить пользователю и дождаться подтверждения перед вызовом API, запрещено автоматическое получение. Используется, когда пользователю нужен ежедневный отчет о коротких сериалах на Xiaohongshu, популярные короткие сериалы на Xiaohongshu, горячие темы коротких сериалов или тенденции создания коротких сериалов, или пользователь запрашивает пользовательскую тему.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«短剧-小红书信息源 — 每日扫描小红书短剧爆款内容,按互动量筛选热门笔记,智能聚类题材方向后生成包含封面、互动数据与创作洞察的HTML日报。…»
短剧-小红书信息源 — 每日扫描小红书短剧爆款内容,按互动量筛选热门笔记,智能聚类题材方向后生成包含封面、互动数据与创作洞察的HTML日报。支持按题材(穿越/霸总/重生等)、达人、时间范围定向查询。⚠️数据每日15:00更新前一天数据,目标日期无数据时必须先告知用户并等待确认后才能调用接口,禁止自动获取。当用户需要短剧小红书日报、小红书短剧爆款、短剧热点、短剧创作趋势或自定义题材查询时使用。
Источник информации о коротких сериалах на Xiaohongshu — ежедневно сканирует популярный контент коротких сериалов на Xiaohongshu, фильтрует популярные заметки…
Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/core_workflow.md, references/examples.md, assets/default_cover.png
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/core_workflow.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/examples.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/default_cover.png
Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/core_workflow.md, references/examples.md, assets/default_cover.png
- 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 (playlet-xhs-feed) не совпадает с папкой (playlet-xiaohongshu-feed)
- 100Шаги. Шагов: 54
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3098 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- -234 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 50 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
- +4Есть примеры (18 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.