SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB social-note

Преобразуйте научный разговор, выводы из статьи или историю рисунка в готовый для публикации текст в социальных сетях. Используйте, когда пользователь просит 小红书文案, заметку для Xiaohongshu, 微信/朋友圈, 公众号草稿, твит, копию для Twitter/X или текст для публикации в социальных сетях из сеанса Wisp. Спросите, какую платформу, если пользователь еще не назвал одну.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn a scientific conversation, paper takeaway, or figure story into p…»

Turn a scientific conversation, paper takeaway, or figure story into paste-ready social copy. Use when the user asks for 小红书文案, a Xiaohongshu note, 微信/朋友圈, 公众号草稿, a tweet, Twitter/X copy, or share-to-social text from a Wisp session. Ask which platform unless the user already named one.

xuzhougeng/wisp-science Agent Skills автор: xuzhougeng AGPL-3.0 1 файл тело ≈ 729 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 дн назад

Преобразуйте научный разговор, выводы из статьи или историю рисунка в готовый для публикации текст в социальных сетях.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентытип 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
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 729 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 286 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.