BF writing-pipeline
Конвейер рекреации контента: ввод справочных материалов → ИИ генерирует черновик на китайском языке → ручная доработка → система сравнивает и изучает предпочтения в написании → вывод в формате для различных платформ. Поддерживает автоматическую маршрутизацию — автоматический подбор наиболее подходящего стиля письма в зависимости от характеристик входных материалов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«内容再创作管线：输入参考资料 → AI 生成中文初稿 → 人工改稿 → 系统对比学习写作偏好 → 多平台格式输出。 支持自动路由——根据输入…»
内容再创作管线：输入参考资料 → AI 生成中文初稿 → 人工改稿 → 系统对比学习写作偏好 → 多平台格式输出。 支持自动路由——根据输入材料特征自动匹配最合适的写作风格。
Конвейер рекреации контента: ввод справочных материалов → ИИ генерирует черновик на китайском языке → ручная доработка → система сравнивает и изучает…
Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/*.comments.json, references/reference-notes.md, references/tweet-{id}.md
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: 3. 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/*.comments.json - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/reference-notes.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/tweet-{id}.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/x-search-results.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): references/*.comments.json, references/reference-notes.md, references/tweet-{id}.md
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 100Шаги. Шагов: 86
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2489 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)
- +3Длина description 87: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.