BC creator-alpha-feed
Ежедневный сбор и ранжирование контента для ИИ-создателей контента. Сбор контента в области ИИ в порядке «лента главной страницы X → аккаунты из белого списка → ключевые слова», управление количеством одновременных вкладок браузера (максимум 7), структурированное ранжирование по трем уровням: ТОП-3 KOL (за последние 6 часов), ТОП-10 практических/учебных/мнений, ТОП-3 в отрасли (за последние 6 часов), отправка сжатого результата в групповой канал, полный отчет записывается в Obsidian Vault с именем YYYY-MM-DD_HHMM.md. Принудительное отслеживание трех аккаунтов: @xiaohu, @dotey, @marclou. При необходимости входа в источник сбора данных приостановка ожидания до 3 минут. Подходит для ИИ-СМИ, кураторства контента, подписки на отраслевую информацию.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向 AI 内容创作者的每日内容采集与排名 Skill。按"X 主页 feed → 白名单账号 → 关键词" 顺序采集 AI 领域内容,执行…»
面向 AI 内容创作者的每日内容采集与排名 Skill。按"X 主页 feed → 白名单账号 → 关键词" 顺序采集 AI 领域内容,执行浏览器标签页上限管控(最多 7 个并发),按 KOL TOP3(近 6h)、 实用/教程/观点 TOP10、行业 TOP3(近 6h)三档结构化排名,推送精简结果到群频道, 完整报告以 YYYY-MM-DD_HHMM.md 命名写入 Obsidian Vault。强制追踪 @xiaohu @dotey @marclou 三个账号,采集源需登录时暂停等待最多 3 分钟。适用于 AI 自媒体、内容策展、行业情报订阅场景.
Ежедневный сбор и ранжирование контента для ИИ-создателей контента.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 2. 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 "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "suggested_price" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "pricing_tier" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "pricing_model"
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. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 62
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2269 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 280 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 52 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.