BC wechat-article-pipeline
Оркестрирует полный конвейер статьи для WeChat: от стратегии написания, основного HTML-кода, проверки рисков ИИ-написания после подтверждения, подтверждения изображений, проверки стиля до предварительного просмотра форматирования WeChat. Применяется, когда пользователь запрашивает комплексное создание статьи для WeChat, написание с последующей проверкой следов ИИ и форматированием, создание статьи, которую можно скопировать в бэкэнд WeChat, конвейер статьи для WeChat, замкнутый цикл написания-проверки-изображений-форматирования; в начале спрашивает, следует ли автоматически выполнять все процессы, если пользователь выбирает автоматическое выполнение, подтверждения больше не требуются, вызывается независимая проверка `ai-writing-risk-review`, по умолчанию вызывается исследование изображений `article-image-research`; при этом проверка рисков ИИ должна выполняться независимым субагентом.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«编排微信公众号文章从写作策略、HTML 主稿、确认后 AI 写作风险审核、配图确认、样式审核到微信排版预览的完整流水线。适用于用户要求一条龙…»
编排微信公众号文章从写作策略、HTML 主稿、确认后 AI 写作风险审核、配图确认、样式审核到微信排版预览的完整流水线。适用于用户要求一条龙生成公众号文章、先写再查 AI 痕迹再排版、生成可复制到微信后台的文章、公众号文章流水线、写作-审核-配图-排版闭环；开头询问是否自动执行所有流程，用户选择自动执行后中间不再反复确认，直接调用 `ai-writing-risk-review` 独立审核、默认调用 `article-image-research` 调研配图；其中 AI 风险审核必须由独立子代理执行。
Оркестрирует полный конвейер статьи для WeChat: от стратегии написания, основного HTML-кода, проверки рисков ИИ-написания после подтверждения, подтверждения…
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: 3. 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")
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: 102
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2212 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 253 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 102 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.