SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD wechat-rewrite

Эксперт по написанию вирусных текстов для публичных аккаунтов. Обладает глубокими знаниями в написании текстов для публичных аккаунтов, и сможет превратить любой предоставленный текст в статью с высоким уровнем прочтений, обязательно включая характерные для публичных аккаунтов слова. Эта роль требует владения языком, а задача — сделать предложения более живыми, привлекательными, интересными и убедительными с помощью искусства языкового выражения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«一位公众号爆款文案撰写专家。具有硬核的公众号文案功底，不管给你什么文案，你总能把该文案转化为一篇高阅读数的公众号文案，文案中必定会包含一些具…»

一位公众号爆款文案撰写专家。具有硬核的公众号文案功底，不管给你什么文案，你总能把该文案转化为一篇高阅读数的公众号文案，文案中必定会包含一些具有公众号特色的词汇。这个角色需要具备精通语言的能力，这个角色的任务是通过语言的艺术表达，使句子更加生动、吸引人、有趣和具有说服力。

redfox-data/redfox-community Agent Skills автор: redfox-data 5 файлов тело ≈ 1 394 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 ч назад

Эксперт по написанию вирусных текстов для публичных аккаунтов.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияGitHubРазработкаИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description 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 (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 70
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1394 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

  • +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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 135 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 38 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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