SKILLEMALL.ai

AA multi-platform-content-repurposer

Возьмите один исходный материал — статью, выступление, подкаст или длинный пост — и создайте версии для разных платформ: тред для Twitter/X, пост для LinkedIn, карусель для Instagram, хук для Reels/TikTok, Shorts для YouTube и необязательный тизер для рассылки. Сохраняет одну основную идею и переписывает хук, длину и ритм для каждой платформы. Срабатывает, когда пользователь говорит «переработать этот контент», «атомизировать эту статью», «одна идея для многих платформ», «версия для Twitter и LinkedIn», «превратить этот подкаст в посты для соцсетей» или «пакет для распространения контента».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Take one source piece — article, talk, podcast, or long post — and dra…»

Take one source piece — article, talk, podcast, or long post — and draft platform-native versions for Twitter/X thread, LinkedIn post, Instagram carousel, Reels/TikTok hook, YouTube Shorts, and an optional newsletter teaser. Preserves the one core idea and rewrites hook, length, and cadence per platform. Trigger when the user says "repurpose this content", "atomize this article", "one idea many platforms", "Twitter and LinkedIn version", "turn this podcast into social posts", or "content distribution pack".

genspark Agent Skills автор: Genspark 1 файл тело ≈ 2 791 токенов Открыть источникgenspark.ai проанализирован 3 дн назад

Возьмите один исходный материал — статью, выступление, подкаст или длинный пост — и создайте версии для разных платформ: тред для Twitter/X, пост для…

Как процесс A 88/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск

ГенераторYouTubeТексты и документыМаркетингМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
88/100
Дойдёт до конца
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
Входы и предусловия вес 11
70
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 88/100

    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 66
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2791 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 512 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.