CF xiaohongshu-write
Универсальный инструмент для создания заметок Xiaohongshu, разработанный специально для создания контента Xiaohongshu. На основе более 2000+ ежедневных данных о популярных заметках, собранных по всей сети, он точно ищет популярные заметки на платформе по введенному пользователем ключевому слову. AI глубоко анализирует структуру популярных материалов, логику вступления, плотность полезной информации и интерактивные формулировки, извлекает ключевые факторы трафика и основные моменты творчества, строго соответствует экосистеме контента и логике распространения Xiaohongshu, генерирует связный, соответствующий требованиям и готовый к публикации полный текст заметки, снижая порог входа для творчества и эффективно создавая контент, привлекающий трафик. Выполняется только в основном агенте, не передается суб-агентам. При недостаточном количестве баллов в ответе интерфейса (code=3210) автоматически вызывается Alipay для пополнения, после чего поиск продолжается.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专为小红书内容创作打造的一站式笔记生成工具，基于全网每日持续收录的2000+条爆款笔记数据，根据用户输入关键词，精准检索查询平台当下热门爆款…»
专为小红书内容创作打造的一站式笔记生成工具，基于全网每日持续收录的2000+条爆款笔记数据，根据用户输入关键词，精准检索查询平台当下热门爆款笔记，通过AI深度复盘爆款内容的结构、开头逻辑、干货密度与互动话术，提炼核心流量密码与创作要点，严格贴合小红书内容生态与传播逻辑，生成通顺、合规、可直接发布的完整笔记文案，降低创作门槛，高效产出流量内容。仅在主Agent中执行,不派发给子Agent。当接口返回积分不足（code=3210）时，自动唤起支付宝完成充值后继续查询。
Универсальный инструмент для создания заметок Xiaohongshu, разработанный специально для создания контента Xiaohongshu.
Как процесс F 33/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: noteLink, authorLink
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 6. 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: noteLink - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: authorLink
Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): noteLink, authorLink
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 100Шаги. Шагов: 50
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1609 токенов
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 234 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.