BC podcast-production-pipeline
Сквозной конвейер производства подкастов — полная автоматизация от выбора темы до публикации. Поддерживает предпроизводственное исследование, генерацию плана, заметки к выпускам, продвижение в социальных сетях. Включает адаптацию для китайских платформ (Ximalaya / Bilibili / Xiaohongshu).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«端到端播客制作流水线 - 从选题到发布的完整自动化。支持录制前调研、大纲生成、节目笔记、社交媒体宣发。含国内平台适配(小宇宙/喜马拉雅/B站…»
端到端播客制作流水线 - 从选题到发布的完整自动化。支持录制前调研、大纲生成、节目笔记、社交媒体宣发。含国内平台适配(小宇宙/喜马拉雅/B站/小红书)。
Сквозной конвейер производства подкастов — полная автоматизация от выбора темы до публикации.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.
Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Секреты в коде
secret-google-keyconfig/settings.json:31Ключ Google API (в кавычках — упоминание, а не команда)"gemini": "AIza…whs",
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenconfig/settings.json:31Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)"gemini": "AIza…whs",
в кавычках
Просканировано файлов: 7. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "keywords"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 897 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
- +3Длина description 76: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -235 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.