SKILLEMALL.ai

BC make-static-ads-graphic-request

Создает один простой графический баннер бренда, например, заголовок для письма, изображение для ленты соцсетей или сторис, либо изображение для блога или предпросмотра ссылки, в стиле бренда с коротким текстом, после проверки прав и получения согласия на цитирование; возвращает ссылку и alt-текст. Не для каруселей, презентаций или печати. Используйте отдельно, если у вас уже есть цель, место размещения и точный текст; в противном случае запустите make-static-ads.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Makes one simple non-ad brand graphic, such as an email header, social…»

Makes one simple non-ad brand graphic, such as an email header, social feed or story image, or a blog or link-preview image, in the brand's style with at most a short line of text, after claim and rights checks and a yes to the quote; returns the link and alt text. Not for carousels, decks or print. Use alone when you already have the purpose, placement and exact wording; otherwise run make-static-ads.

gooseworks-ai/goose-skills Agent Skills автор: gooseworks-ai 2 файла тело ≈ 1 019 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Создает один простой графический баннер бренда, например, заголовок для письма, изображение для ленты соцсетей или сторис, либо изображение для блога или…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: goose-skills

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: 2. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, read), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1019 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Ответ описан самодельной разметкой (9 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
    • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 405 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.