AD gzh-toutiao-growth-rank
Инструмент для составления рейтинга роста заголовков публикаций WeChat. На основе данных Honghu, еженедельно подсчитывает рост числа просмотров заголовков публикаций (текущая неделя против прошлой), сортирует по убыванию коэффициента роста заголовков, поддерживает фильтрацию по 23 категориям авторов, просматривает до 5 страниц (по 20 записей на странице, вывод по страницам), чтобы найти аккаунты WeChat, которые быстро набирают просмотры. Используйте, когда пользователь упоминает «рейтинг роста заголовков WeChat», «рейтинг роста заголовков», «рейтинг темных лошадок WeChat», «рейтинг темных лошадок», «рост аккаунта WeChat», «рейтинг роста публикаций WeChat», «рейтинг роста просмотров», «быстрорастущие аккаунты WeChat», «рейтинг роста публикаций WeChat».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«公众号头条增长榜工具。基于红狐数据，按周统计公众号头条阅读增长（本周 vs 上周），排序固定为头条增长率降序，支持 23 个作者类别筛选，最…»
公众号头条增长榜工具。基于红狐数据，按周统计公众号头条阅读增长（本周 vs 上周），排序固定为头条增长率降序，支持 23 个作者类别筛选，最多翻 5 页（每页 20 条，逐页输出），发现正在快速涨量的公众号账号。当用户提到"公众号头条增长榜"、"头条增长榜"、"公众号黑马榜"、"黑马榜"、"公众号涨榜"、"公众号飙升榜"、"阅读增长榜"、"涨粉快的公众号"、"公众号涨量排名"时使用。
Инструмент для составления рейтинга роста заголовков публикаций WeChat.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 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 (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 421 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 193 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.