AC audience-research
Используйте для развития глубокого, практического понимания того, для кого бренд создает контент — настолько четкого, чтобы каждый навык создания контента резонировал именно с ними. Запускайте, когда пользователь говорит «кто моя аудитория», «исследование аудитории», «целевая аудитория», «создай персону», «профиль клиента», «идеальный профиль клиента» / «ICP», «с кем я разговариваю», «пойми моих подписчиков» или перед работой над контентом, требующей большей глубины аудитории, чем набросок профиля бренда. Сначала читает профиль бренда и углубляется: задачи, боли, возражения и АКТУАЛЬНЫЙ язык аудитории (голос клиента), основанный на реальных источниках, где это возможно — никогда не демографические театральные постановки. Создает audience.md, который читают контент-столпы, план пакетного контента и навыки создания контента. Работает для любого бизнеса.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use to develop a deep, usable understanding of who a brand creates con…»
Use to develop a deep, usable understanding of who a brand creates content for — sharp enough that every content skill resonates with them specifically. Run when the user says "who's my audience," "audience research," "target audience," "build a persona," "customer profile," "ideal customer profile" / "ICP," "who am I talking to," "understand my followers," or before content work that needs more audience depth than the brand-profile sketch. Reads brand-profile first and goes deeper: jobs-to-be-done, pains, objections, and the audience's ACTUAL language (voice-of-customer), grounded in real sources where possible — never demographic theater. Produces an audience.md that content-pillars, batch-content-plan, and the content skills read. Works for any business.
Используйте для развития глубокого, практического понимания того, для кого бренд создает контент — настолько четкого, чтобы каждый навык создания контента…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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 62/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 38
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1586 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- medium Тестов 8, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
- low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 767 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.