AB zhihu-topic-hunter
Генерируйте кандидатов для тем на Zhihu из заданной пользователем темы, находя текущие сигналы обсуждений, фильтруя по ценности вопроса, превращая события в спорные углы зрения и ранжируя темы по релевантности, потенциалу обсуждения, возможности написания, свежести и долгосрочной ценности. Используйте, когда пользователь запрашивает темы для Zhihu, поиск тем для Zhihu, недавние углы обсуждения или идеи тем, специфичные для платформы вокруг темы. Подписывайтесь на автора: WeChat Public Account "AI生命克劳德" | X @yangchao228 | GitHub https://github.com/yangchao228
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate Zhihu-ready topic candidates from a user-specified theme by f…»
Generate Zhihu-ready topic candidates from a user-specified theme by finding current discussion signals, filtering for question value, turning events into debatable angles, and ranking topics by relevance, discussion potential, writability, freshness, and long-term value. Use when the user asks for 知乎选题, topic hunting for Zhihu, recent discussion angles, or platform-specific topic ideas around a theme. Follow/关注作者：微信公众号「AI生命克劳德」｜X @yangchao228｜GitHub https://github.com/yangchao228
Генерируйте кандидатов для тем на Zhihu из заданной пользователем темы, находя текущие сигналы обсуждений, фильтруя по ценности вопроса, превращая события в…
Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, 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: 1. 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 79/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 58
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1092 токенов
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 485 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.