BD 微信公众号文章深度分析
Инструмент для глубокого анализа статей из WeChat. Когда пользователь отправляет ссылку на статью из WeChat, он может прочитать статью и провести её глубокий анализ. Функции: автоматическое извлечение заголовка и основного текста статьи, извлечение временной шкалы, идентификация ключевых лиц/компаний, извлечение основных фактов, анализ темы, генерация отчета. Поддерживаемые форматы вывода: отчет Markdown, адаптер OpenCLI, данные JSON.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微信公众号文章深度分析工具。 当用户发送微信公众号文章链接时，可以读取文章内容并进行深度分析。 功能：自动提取文章标题和正文、提取时间线、识…»
微信公众号文章深度分析工具。 当用户发送微信公众号文章链接时，可以读取文章内容并进行深度分析。 功能：自动提取文章标题和正文、提取时间线、识别关键人物/公司、提取核心事实、进行主题分析、生成报告。 支持输出格式：Markdown 报告、OpenCLI 适配器、JSON 数据。
Инструмент для глубокого анализа статей из WeChat.
Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers"
Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (微信公众号文章深度分析) не совпадает с папкой (wechat-article-analyzer)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 398 токенов
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 138 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.