BD social-sentiment-monitor
Помощник по мониторингу общественного мнения в социальных сетях — отслеживайте в реальном времени обсуждения криптовалют, анализ настроений и горячие темы на таких платформах, как Twitter, Reddit. Этот Skill активируется, когда пользователю нужны следующие функции: (1) Мониторинг популярности обсуждений конкретных токенов или проектов в социальных сетях. (2) Анализ изменений настроений в сообществе (бычий/медвежий/паника/FOMO). (3) Отслеживание действий KOL и крупных инфлюенсеров. (4) Обнаружение вирусного контента и горячих тем. (5) Мониторинг негативного общественного мнения и распространения FUD. (6) Генерация отчетов об общественном мнении и анализ тенденций.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«社交媒体舆情监控助手 - 实时监控Twitter、Reddit等平台的加密货币讨论、情绪分析和热点追踪。 当用户需要以下功能时触发此skil…»
社交媒体舆情监控助手 - 实时监控Twitter、Reddit等平台的加密货币讨论、情绪分析和热点追踪。 当用户需要以下功能时触发此skill： (1) 监控特定代币或项目的社交媒体讨论热度 (2) 分析社区情绪变化（看涨/看跌/恐慌/FOMO） (3) 追踪KOL和大V的发言动向 (4) 发现 viral 内容和热点话题 (5) 监测负面舆情和FUD传播 (6) 生成舆情报告和趋势分析
Помощник по мониторингу общественного мнения в социальных сетях — отслеживайте в реальном времени обсуждения криптовалют, анализ настроений и горячие темы на…
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 12. 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 49/100
- 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 (social-sentiment-monitor) не совпадает с папкой (shenmeng-social-sentiment-monitor)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 47
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1220 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 195 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 30 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.