SKILLEMALL.ai

BD autoresearch

Запускайте автоисследовательскую оптимизацию в стиле Карпати на любом контенте. Генерирует 50+ вариантов, оценивает их с помощью симулированной панели из 5 экспертов, развивает победителей через несколько раундов, выводит оптимизированную версию + полный журнал экспериментов. Используйте при оптимизации целевых страниц, последовательностей электронных писем, рекламных текстов, заголовков, страниц форм, текста CTA или любого контента, ориентированного на конверсию. Активируется по "optimize this page", "run autoresearch", "score these variants", "A/B test this copy".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run Karpathy-style autoresearch optimization on any content. Generates…»

Run Karpathy-style autoresearch optimization on any content. Generates 50+ variants, scores with a 5-expert simulated panel, evolves winners through multiple rounds, outputs optimized version + full experiment log. Use when optimizing landing pages, email sequences, ad copy, headlines, form pages, CTA text, or any conversion-focused content. Triggers on "optimize this page", "run autoresearch", "score these variants", "A/B test this copy".

ericosiu/ai-marketing-skills Agent Skills автор: ericosiu MIT 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 2 057 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Запускайте автоисследовательскую оптимизацию в стиле Карпати на любом контенте.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/founder-voice.md

ПроцедураМаркетингДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/founder-voice.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/founder-voice.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/founder-voice.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/founder-voice.md
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 44
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2057 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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

  • +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
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 443 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.