SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC AI Marketing Agent — SEO, Leads & Social

Комплексный ИИ-инструмент для маркетинга: поиск трендов в X/Twitter и Reddit, глубокий анализ конкурентов, выявление пробелов в контенте, публикация SEO- и GEO-оптимизированных статей с ИИ-иллюстрациями и озвучкой на 55 языках, адаптация контента для соцсетей (X, LinkedIn, Facebook, Reddit, Threads, Instagram, Instagram Reels, YouTube Shorts) и Shopify, создание лид-магнитов (чек-листы, готовые шаблоны, фреймворки), преобразование любых URL (видео YouTube, статьи, PDF, аудио) в структурированный контент, сверхдешевые турбо-статьи от 2 кредитов, создание коротких ИИ-видео с аватаром и субтитрами, полностью автоматизированный контент-автопилот. На базе Citedy.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Full-stack AI marketing toolkit — scout X/Twitter and Reddit for trend…»

Full-stack AI marketing toolkit — scout X/Twitter and Reddit for trending topics, discover and deep-analyze competitors, find content gaps, publish SEO- and GEO-optimized articles with AI illustrations and voice-over in 55 languages, create social media adaptations for X, LinkedIn, Facebook, Reddit, Threads, Instagram, Instagram Reels, YouTube Shorts, and Shopify, generate lead magnets (checklists, swipe files, frameworks), ingest any URL (YouTube videos, web articles, PDFs, audio files) into structured content, ultra-cheap turbo articles from 2 credits, generate short-form AI avatar videos with subtitles, and run fully automated content autopilot. Powered by Citedy.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 10 672 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Комплексный ИИ-инструмент для маркетинга: поиск трендов в X/Twitter и Reddit, глубокий анализ конкурентов, выявление пробелов в контенте, публикация SEO- и…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, стоимость исполнения

ПроцедураYouTubeShopifyТексты и документыМедиа и видеоМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 10672 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "privacy_policy_url"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "security_notes"

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 44, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (AI Marketing Agent — SEO, Leads & Social) не совпадает с папкой (citedy-seo-agent)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 10672 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 85Шаги. Шагов: 210, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 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 675 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 64 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 210 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (54 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.