AB ai-product-launch-monitor
Готовый конвейер для мониторинга запуска ИИ-продуктов одной командой. Используйте, когда пользователь хочет отслеживать, обнаруживать или анализировать запуск новых ИИ-продуктов, релизы или анонсы. Автоматически выполняет четыре этапа — мониторинг RSS-ленты, обогащение веб-поиска, снимки экрана страниц и анализ трендов/оценка. Выводит отчёт в markdown и структурированный JSON. Активируется по фразам вроде «мониторить запуск ИИ-продуктов», «отслеживать релизы ИИ», «отчёт о запуске ИИ», «какие новые ИИ-продукты запущены», «мониторинг ИИ на Product Hunt», «обзор новостей ИИ».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«One-command AI product launch monitoring pipeline. Use when the user w…»
One-command AI product launch monitoring pipeline. Use when the user wants to track, discover, or analyze new AI product launches, releases, or announcements. Runs four stages automatically - RSS feed monitoring, web search enrichment, page screenshots, and trend analysis/scoring. Outputs a markdown report and structured JSON. Triggers on phrases like monitor AI product launches, track AI releases, AI launch report, what new AI products launched, product hunt AI monitoring, AI news roundup.
Готовый конвейер для мониторинга запуска ИИ-продуктов одной командой.
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 4. 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 66/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 737 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 495 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.