SKILLEMALL.ai

BD save-learning

Общий шаг маркетинговых руководств (создание статических объявлений, анализ производительности, жизненный цикл электронной почты, написание рассылок): сохраняет короткое правило бренда или вывод собственными словами, одну идею на правило, отменяет старые правила руководства, которые оно заменяет, и читает результат обратно для подтверждения. Загружается этими руководствами; не для прямого использования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Shared step of the marketing playbooks (make-static-ads, analyze-perfo…»

Shared step of the marketing playbooks (make-static-ads, analyze-performance, email-lifecycle, write-outreach): saves a short brand rule or finding in the human's own words, one idea per rule, retires the playbook's own older rules it replaces, and reads the result back to confirm. Loaded by those playbooks; not for direct use.

gooseworks-ai/goose-skills Agent Skills автор: gooseworks-ai 2 файла тело ≈ 2 351 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Общий шаг маркетинговых руководств (создание статических объявлений, анализ производительности, жизненный цикл электронной почты, написание рассылок)…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../marketing-guide/SKILL.md

ПроцедураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../marketing-guide/SKILL.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

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

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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../marketing-guide/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../marketing-guide/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../marketing-guide/SKILL.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2351 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (7 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
  • +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 329 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.