AD suno-poetry-music-creator
Улучшенный создатель песен Suno с анализом референсных песен и интеллектуальной оптимизацией текстов. Анализирует референсные песни пользователя для извлечения стиля, настроения и структурных шаблонов. Итеративно оптимизирует тексты на основе обратной связи от генерации Suno. Создает ИИ-сгенерированные песни с помощью Suno, которые соответствуют музыкальным предпочтениям пользователя. Используйте, когда пользователь хочет создавать ИИ-сгенерированные песни, оптимизировать тексты, анализировать референсные треки или создавать песни в китайском классическом стиле с правильными рифмами и тональными узорами.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Enhanced Suno song creator with reference song analysis and intelligen…»
Enhanced Suno song creator with reference song analysis and intelligent lyric optimization. Analyzes user's reference songs to extract style, mood, and structure patterns. Iteratively optimizes lyrics based on Suno generation feedback. Creates AI-generated songs with Suno that match user's musical preferences. Use when user wants to create AI-generated songs, optimize lyrics, analyze reference tracks, or create Chinese classical style songs with proper rhyme and tonal patterns.
Улучшенный создатель песен Suno с анализом референсных песен и интеллектуальной оптимизацией текстов.
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 64, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1682 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 482 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.