SKILLEMALL.ai

AC tiktok-video-scripts

Библиотека шаблонов сценариев для TikTok видео, включающая более 10 категорий сценариев для продажи товаров, охватывающих такие сцены, как демонстрация продукта, распаковка и обзор, сюжетные рекомендации, сравнительные обзоры. Сценарии использования: (1) Сценарии для продажи товаров в TikTok (2) Шаблоны вирусных видео TikTok (3) Сценарии демонстрации продуктов в TikTok (4) Сценарии распаковки и обзора продуктов в TikTok (5) Сюжетные сценарии рекомендаций в TikTok (6) Сценарии сравнительных обзоров в TikTok (7) Сценарии рекомендаций через разговор в TikTok (8) Сценарии обучающих видео в TikTok.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«TikTok视频脚本模板库,包含10+类带货视频脚本,覆盖产品展示、开箱测评、剧情种草、对比评测等场景。使用场景:(1) TikTok带货视…»

TikTok视频脚本模板库,包含10+类带货视频脚本,覆盖产品展示、开箱测评、剧情种草、对比评测等场景。使用场景:(1) TikTok带货视频脚本 (2) TikTok爆款视频模板 (3) TikTok产品展示脚本 (4) TikTok开箱测评脚本 (5) TikTok剧情种草脚本 (6) TikTok对比评测脚本 (7) TikTok口播种草脚本 (8) TikTok教程类脚本

ClawHub Agent Skills автор: ZhenYangze v0.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 020 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Библиотека шаблонов сценариев для TikTok видео, включающая более 10 категорий сценариев для продажи товаров, охватывающих такие сцены, как демонстрация…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description 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: 49
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2020 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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
  • -246 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 191 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 58 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
  • +4Есть примеры (27 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a Markdown-only TikTok sales video template skill with no code execution or system access, but users should review generated marketing claims for truthfulness and ad disclosure.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.