SKILLEMALL.ai

AC x-alive

Оживите своего AI-агента в X/Twitter. Полный набор инструментов для запуска, развития и поддержания аутентичного присутствия AI — органические ответы, осведомленность о трендах, дедупликация и безопасность. Используйте при настройке нового агента в X, определении голоса/личности, создании контент-стратегии, автоматизации постов, управлении вовлеченностью, обеспечении безопасности (мошенничество, выдача себя за другое лицо, токены) или органическом наращивании аудитории.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bring your AI agent to life on X/Twitter. Complete toolkit for launchi…»

Bring your AI agent to life on X/Twitter. Complete toolkit for launching, growing, and maintaining an authentic AI presence — organic replies, trend awareness, dedup, and safety. Use when setting up a new agent on X, defining voice/personality, creating content strategy, automating posts, managing engagement, handling safety (scams, impersonation, tokens), or growing a following organically.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 3 535 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Оживите своего AI-агента в X/Twitter.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ГенераторGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:23
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      3. **Your X user ID** — fetch it: `curl -s "https://api.x.com/2/users/by/username/YOUR_HANDLE" -H "Authorization: Bearer $X_BEARER_TOKEN"` — save this for dedup checks
      в кавычках

    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 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 143
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3535 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 19. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 394 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 29 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 143 пунктов

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