AC content-recycling
Переработка контента — повторное размещение, обновление и публикация проверенного вечнозеленого контента с течением времени. Используйте, когда кто-то хочет «получить больше пользы от старых постов», «переработать/повторно опубликовать наш лучший контент», «снова показать вечнозеленые материалы», «обновить и переиздать старый пост» или создать очередь переработки проверенных хитов. Перерабатывает освеженный INSIGHT (новый крючок/формат/обновленные данные) по установленному графику — никогда не идентичную повторную публикацию. Отличается от кроссплатформенной переработки (тот же момент, много платформ) и подписей/нарезки (длинный формат -> короткие клипы). Сначала читает профиль бренда + конструктор голоса. Агент составляет черновик обновления; человек проверяет; WoopSocial планирует/публикует (удалить+создать заново, без обновления); победители выбираются из нативной аналитики; ничего не выдумывается.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Content recycling — resurface, update, and repost proven evergreen con…»
Content recycling — resurface, update, and repost proven evergreen content over time. Use when someone wants to "get more mileage out of old posts," "recycle/repost our best content," "resurface evergreen pieces," "update and republish an old post," or build a recycling queue of proven winners. Recycles the INSIGHT refreshed (new hook/format/updated data) on a deliberate cadence — never an identical repost. Distinct from cross-platform-repurposing (same moment, many platforms) and captions-and-clipping (long-form -> short clips). Reads brand-profile + voice-builder first. The agent drafts the refresh; a human reviews; WoopSocial schedules/publishes (delete+recreate, no update); winners are picked from native analytics; nothing is fabricated.
Переработка контента — повторное размещение, обновление и публикация проверенного вечнозеленого контента с течением времени.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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 56/100
- 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: 7, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1158 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 751 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.