BD rawugc-api
Вызывайте API RawUGC для создания ИИ-видео/изображений/музыки, управления контентом (персоны, продукты, стили, персонажи), планирования публикаций в социальных сетях, исследования контента TikTok и анализа вирусных видео. Используйте, когда пользователь хочет взаимодействовать с любым конечным узлом API RawUGC.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Call the RawUGC API to generate AI videos/images/music, manage content…»
Call the RawUGC API to generate AI videos/images/music, manage content (personas, products, styles, characters), schedule social media posts, research TikTok content, and analyze viral videos. Use when the user wants to interact with any RawUGC API endpoint.
Вызывайте API RawUGC для создания ИИ-видео/изображений/музыки, управления контентом (персоны, продукты, стили, персонажи), планирования публикаций в…
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source"
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 36, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (rawugc-api) не совпадает с папкой (ai-ugc)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 34, расплывчатых формулировок: 2
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3664 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 18. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 258 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 49 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.