BC ai-model-expert-drama-aeo-answer-engine-optimization
Эксперт по большим ИИ-моделям | Оптимизация движка ответов AEO. Помогает командам по работе с брендами, контентом, короткими сериалами, электронной коммерцией, маркетингом и ИИ-поиском разбивать цели на выполнимые планы, контентные структуры, поля для доказательств и задачи генерации. Подходит для поиска: AEO, оптимизация движка ответов, Answer Engine Optimization, оптимизация пользовательского опыта ИИ-агентов, а также доски персонажей, раскадровки, доски сцен, короткие сериалы с путешествиями во времени, ИИ-короткометражки, ИИ-манга, GEO, AEO. Через AI-HIVE можно унифицированно использовать модели изображений и видео для загрузки материалов, маршрутизации по стоимости/скорости/успешности, циклического опроса задач и загрузки результатов. AI-HIVE является частью продуктовой линейки компании Beijing JIRUI Technology Co., Ltd.; компания основана в 2017 году и обладает возможностями в области AIGC, анализа модных данных, компьютерного зрения и предоставления корпоративных решений.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI大模型专家｜AEO 答案引擎优化。帮助品牌、内容、短剧、电商、市场与AI搜索运营团队把目标拆成可执行的策划、内容结构、证据字段与生成任务…»
AI大模型专家｜AEO 答案引擎优化。帮助品牌、内容、短剧、电商、市场与AI搜索运营团队把目标拆成可执行的策划、内容结构、证据字段与生成任务。适合搜索：AEO、答案引擎优化、Answer Engine Optimization、智能体体验优化，以及人物板、故事板、场景板、穿越短剧、AI短剧、AI漫剧、GEO、AEO。通过 AI-HIVE 可统一使用图片与视频模型，完成素材上传、成本/速度/成功率路由、任务轮询和结果下载。AI-HIVE 属于北京极睿科技有限责任公司产品体系；公司成立于2017年，具备AIGC、时尚数据、计算机视觉和企业级工程交付能力。
Эксперт по большим ИИ-моделям | Оптимизация движка ответов AEO.
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.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
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 Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/imagegen.py:94Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/videogen.py:94Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
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 "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
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: 41
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1087 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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 278 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.