SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF postqued-api

Интеграция с API для планирования публикаций в соцсетях PostQued. Используйте при вызовах API к PostQued для загрузки контента, публикации в TikTok (и на других платформах), управления аккаунтами платформ или запроса статуса публикации. Активируется при выполнении задач, связанных с публикацией в соцсетях, планированием контента, публикацией черновиков в TikTok или любыми операциями с PostQued API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«PostQued social media scheduling API integration. Use when performing…»

PostQued social media scheduling API integration. Use when performing API calls to PostQued for content upload, publishing to TikTok (and other platforms), managing platform accounts, or querying publish status. Triggers on tasks involving social media posting, content scheduling, TikTok draft posting, or any PostQued API operations.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 332 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Интеграция с API для планирования публикаций в соцсетях PostQued.

Как процесс F 36/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api.md

ИнтеграцияМаркетингтип 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
36/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api.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

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/api.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/api.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: 12, без проверки текущего состояния
  • 50Шаги. Шагов: 2
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1332 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 335 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.