SKILLEMALL.ai

BD fp_competitor_weekly

Объединяет CSV-файлы конкурентного анализа из Socialinsider (IG/TikTok/Facebook) и данные YouTube от Agent-Reach в еженедельный отчет по операционной деятельности с аналитикой. Семь модулей: рейтинг аккаунтов по объему, рейтинг по вовлеченности, лучшие посты/видео за неделю, анализ комментариев, инсайты по контент-стратегии, рекомендации по визуализации, предложения по действиям для FridayParts. Не просто пересказывает данные, а извлекает выводы и дает практические рекомендации. Используется для: генерации еженедельных отчетов по конкурентам / анализа данных конкурентов в соцсетях / отчетов по отслеживанию конкурентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把 Socialinsider 导出的竞品 IG/TikTok/Facebook CSV 和 Agent-Reach 抓的 竞品 YouTu…»

把 Socialinsider 导出的竞品 IG/TikTok/Facebook CSV 和 Agent-Reach 抓的 竞品 YouTube 数据,合并成一份有洞察的运营周报。七大模块:账号体量榜、 互动率排名、本周Top posts/videos、评论分析、内容策略洞察、可视化图表建议、 给FridayParts的行动建议。 不是念数据,而是从数据里读出结论 + 给可落地建议。 Use when: 生成竞品周报 / 分析竞品社媒数据 / 竞对追踪报告。

ClawHub Agent Skills автор: zhuxirui677 v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 612 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Объединяет CSV-файлы конкурентного анализа из Socialinsider (IG/TikTok/Facebook) и данные YouTube от Agent-Reach в еженедельный отчет по операционной…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураYouTubeИИ и агентыМедиа и видеоМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

    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 name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "temperature"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "max_tokens"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (fp_competitor_weekly) не совпадает с папкой (fp-competitor-weekly)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 612 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
    • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 231 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a prompt-only reporting skill that turns user-provided competitor social-media exports into a FridayParts weekly analysis, with no hidden execution or external access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 июн. 2026 г.