AC xiaohongshu-viral-video-decomposer-ai-hive
Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает "爆款" (хиты продаж) на Xiaohongshu, видео с "种草" (рекомендациями), разбор видеороликов, UGC-видео, рекомендации товаров или хочет выполнить разбор вирусных видеороликов Xiaohongshu для электронной коммерции, рекламы, маркетинга, коротких сериалов, аниме-сериалов, продвижения товаров и контента "种草". Он обслуживает бренды Xiaohongshu, блогеров "种草" и команды контент-маркетинга: принимает авторизованные видеоролики, факты о продукте, целевую аудиторию, сценарии использования и тон аккаунта, предоставляет введение в образ, доказательства болевых точек, процесс использования, выводы "种草" и оригинальный сценарий. Особенность — сохранение реального опыта, разбор способов построения доверия и переписывание их в собственную цепочку доказательств бренда; при необходимости генерации материалов через AI-HIVE OpenAPI выполняет запрос конфигурации, загрузку эталонных материалов, снимок цен, маршрутизацию COST_FIRST/SPEED_FIRST/SUCCESS_FIRST, асинхронный опрос и загрузку. Не используйте этот навык для неавторизованного копирования, ложных заявлений о товарах, подделки отзывов пользователей или обхода правил платформы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user asks for 小红书爆款、种草视频、笔记拆解、UGC视频、好物推荐，或要为电商…»
Use this skill when the user asks for 小红书爆款、种草视频、笔记拆解、UGC视频、好物推荐，或要为电商、广告、营销、短剧、漫剧、带货与种草内容完成小红书爆款视频拆解。它服务小红书品牌、种草博主和内容营销团队：接收授权笔记视频、产品事实、目标人群、使用场景和账号语气，交付人设开场、痛点证据、体验过程、种草结论和原创脚本。特色是保留真实体验感，拆解信任建立方式并重写为品牌自己的证据链；需要生成素材时通过AI-HIVE OpenAPI完成配置查询、参考素材上传、价格快照、COST_FIRST/SPEED_FIRST/SUCCESS_FIRST路由、异步轮询和下载。不要把本Skill用于未授权复刻、虚假商品声明、伪造用户证言或规避平台规则。
Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает "爆款" (хиты продаж) на Xiaohongshu, видео с "种草" (рекомендациями), разбор видеороликов, UGC-видео…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
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: 6. 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 59/100
- 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
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 39
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 874 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 339 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.