AD xiaohongshu-reply-assistant
Интеллектуальный помощник по ответам в Xiaohongshu — автоматически анализирует эмоции и намерения в комментариях, генерирует персонализированные предложения по ответам. Использовать для: (1) Анализа настроений и намерений комментариев в Xiaohongshu, (2) Генерации персонализированных предложений по ответам, (3) Управления историей комментариев и пакетной обработки, (4) Мониторинга заметок на наличие новых комментариев. Поддерживает как автономный офлайн-анализ, так и интеграцию API с реальными данными Xiaohongshu.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书智能回复助手 - 自动分析评论情感和意图，生成个性化回复建议。 Use for: (1) Analyzing Xiaohongshu…»
小红书智能回复助手 - 自动分析评论情感和意图，生成个性化回复建议。 Use for: (1) Analyzing Xiaohongshu comment sentiment and intent, (2) Generating personalized reply suggestions, (3) Managing comment history and batch processing, (4) Monitoring notes for new comments. Supports both standalone offline analysis and API integration with real Xiaohongshu data.
Интеллектуальный помощник по ответам в Xiaohongshu — автоматически анализирует эмоции и намерения в комментариях, генерирует персонализированные предложения…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: skill-library-mcp
Как улучшить
- 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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (xiaohongshu-reply-assistant) не совпадает с папкой (clawhub-publish)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 26
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1322 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 328 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.