CD xiaohongshu-darkhorse
Список «локомотивов» Xiaohongshu: на основе данных Red Fox анализирует выдающиеся по вовлеченности заметки в различных категориях Xiaohongshu (актуальный ежедневный список, а не еженедельный список «локомотивов» за семь дней). Поддерживает фильтрацию по 25 категориям контента, запрос данных за последние 30 дней, отображение ТОП-50, анализ закономерностей «локомотивов» и экспорт пакета HTML-файлов. Поддерживает ежедневную подписку и уведомления. Используется, когда пользователь упоминает «список локомотивов», «локомотив Xiaohongshu», «заметки-локомотивы», «список популярных заметок Xiaohongshu», «контент-локомотив».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书黑马爆文榜,基于红狐数据挖掘小红书各分类下互动表现突出的黑马笔记(最新起量的单日榜单,非七日爆款笔记周榜),支持25个内容分类筛选、近…»
小红书黑马爆文榜,基于红狐数据挖掘小红书各分类下互动表现突出的黑马笔记(最新起量的单日榜单,非七日爆款笔记周榜),支持25个内容分类筛选、近30天榜单日期查询、TOP50榜单展示、爆款规律分析与HTML文件包导出,支持每日订阅推送。当用户提到"黑马爆文榜"、"小红书黑马"、"黑马笔记"、"小红书爆文榜"、"黑马内容"时使用。
Список «локомотивов» Xiaohongshu: на основе данных Red Fox анализирует выдающиеся по вовлеченности заметки в различных категориях Xiaohongshu (актуальный…
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Секреты в коде
secret-password-literalscripts/fetch_darkhorse_articles.py:160Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)api_key = match.group(1).strip()
Просканировано файлов: 8. 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 (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 604 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 163 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.