AC data-and-original-research
Тип контента для оригинальных исследований / анализа данных — превратите проприетарные данные, опрос, анализ общедоступного набора данных или эксперимент в самый цитируемый и AI-цитируемый актив, который вы можете опубликовать. Используйте, когда кто-то хочет повысить авторитет с помощью оригинальных данных, провести опрос «состояние X» или отраслевое исследование, превратить проприетарные/клиентские данные в публикуемую статистику или получить цитаты от журналистов и AI-поиска (GEO). Использует фреймворк PROVE. Сначала читает профиль бренда + исследование аудитории. Агент разрабатывает исследование (вопрос, метод, план анализа) и формулирует результаты (ключевая статистика, отчет, материалы для соцсетей); человек/инструмент собирает реальные данные; WoopSocial публикует готовые материалы. Обеспечивает оптимизацию для AI-поиска + SEO для соцсетей, форматы для писателей и инфографику/визуализацию данных. НИКОГДА не фабрикует данные, статистику или методологию; раскрывает метод + ограничения. Отличается от образовательного контента и руководств (существующие знания), аналитики и отчетности (внутренняя производительность), анализа конкурентов и отслеживания трендов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The original-research / data-study content type — turn proprietary dat…»
The original-research / data-study content type — turn proprietary data, a survey, a public-dataset analysis, or an experiment into the most linkable and AI-citable asset you can publish. Use when someone wants to build authority with original data, run a "state of X" survey or industry study, turn proprietary/customer data into a publishable stat, or get cited by journalists and AI search (GEO). Uses the PROVE framework. Reads brand-profile + audience-research first. The agent designs the study (question, method, analysis plan) and frames the findings (headline stat, report, social cuts); the human/tool gathers the real data; WoopSocial publishes the finished cuts. Feeds ai-search-optimization + social-seo, the format writers, and infographic-and-data-viz. NEVER fabricates data, stats, or methodology; discloses method + limits. Distinct from educational-content-and-how-to (existing knowledge), analytics-and-reporting (internal performance), competitor-analysis, and trend-jacking.
Тип контента для оригинальных исследований / анализа данных — превратите проприетарные данные, опрос, анализ общедоступного набора данных или эксперимент в…
Как процесс C 59/100 · 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 59/100
- 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
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1686 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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 995: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.