SKILLEMALL.ai

BC marketing-data-access

Как получать живые общедоступные данные (библиотеки рекламы, публикации и комментарии в социальных сетях, результаты поиска, профили авторов), данные о личности компании/контактах для работы, SEO-метрики домена и генерировать платные медиа через GooseWorks без ключа поставщика. Загружайте перед любым шагом плейбука, который читает общедоступные данные или вызывает внешнюю модель: какой прокси-вызов подходит для задачи, сколько он стоит, как получить согласие человека и что делать, когда данные недоступны. Не для фактов о бренде (читайте мозг бренда) или собственных рекламных аккаунтов клиента (инструменты рекламы GooseWorks или имеющийся у них коннектор рекламы).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«How to get live public data (ads libraries, social posts and comments,…»

How to get live public data (ads libraries, social posts and comments, search results, creator profiles), business identity/work-contact reads, domain SEO metrics and paid media generation through GooseWorks, with no vendor key. Load before any playbook step that reads public data or calls an outside model: which proxy call fits the job, what it costs, how to get the human's yes, and what to do when the data is not reachable. Not for brand facts (read the brand brain) or the customer's own ad accounts (the GooseWorks ads tools, or an ads connector they have).

gooseworks-ai/goose-skills Agent Skills автор: gooseworks-ai 3 файла тело ≈ 1 827 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Как получать живые общедоступные данные (библиотеки рекламы, публикации и комментарии в социальных сетях, результаты поиска, профили авторов), данные о…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураYouTubeМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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: 3. 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 52/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1827 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +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 565 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.