CC draft-in-voice
Пишет контент голосом конкретного человека на основе ПРОШЕДШЕГО проверку профиля голоса — твиты, ответы, короткие посты, рекламные тексты, описания вакансий, электронные письма. Загружает профиль голоса субъекта (people/<slug>-voice) плюс собственный контекст из базы знаний, составляет 2-3 варианта в нужном регистре, затем выполняет строгую самопроверку соответствия голоса перед показом чего-либо. Включает построитель профиля: если проверенного профиля нет, написание останавливается, и этот навык проходит по корпусу для создания отпечатка. Никогда не публикует автоматически.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Ghostwrite content in a specific person's voice from a VALIDATED voice…»
Ghostwrite content in a specific person's voice from a VALIDATED voice profile — tweets, replies, short posts, launch copy, recruiting blurbs, emails. Loads the subject's voice profile (people/<slug>-voice) plus first-party context from the brain, drafts 2-3 options in-register, then runs a hard voice-fidelity self-check before showing anything. Includes the profile BUILDER: if no validated profile exists, drafting hard-stops and this skill walks the corpus-to-fingerprint build instead. Never auto-posts.
Пишет контент голосом конкретного человека на основе ПРОШЕДШЕГО проверку профиля голоса — твиты, ответы, короткие посты, рекламные тексты, описания вакансий…
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../conventions/brain-first.md, ../conventions/quality.md, ../_brain-filing-rules.md
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: gbrain
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../conventions/brain-first.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../conventions/quality.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../_brain-filing-rules.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../conventions/agent-operator-protocol.md - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "mutating" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "writes_pages" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "writes_to" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "upstream"
Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): ../conventions/brain-first.md, ../conventions/quality.md, ../_brain-filing-rules.md
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 52
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3507 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (14 тегов): типизированный вызов надёжнее
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 509 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.