SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD story-short-scan

Сканирование рейтингов коротких веб-новелл. Анализирует данные популярных коротких рассказов на платформах "Чжиху Яньсюань", "Цимао", "Хэйянь", "Дяньчжун" и других, чтобы выявить актуальные темы. Способы активации: /story-short-scan, /短篇扫榜 (Сканирование коротких рассказов), "短篇什么火" (Что сейчас популярно в коротких рассказах), "知乎故事排行" (Рейтинг рассказов "Чжиху").

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«短篇网文扫榜。分析知乎盐言、七猫、黑岩、点众等平台热门短篇数据，捕捉风口题材。触发方式：/story-short-scan、/短篇扫榜、「短…»

短篇网文扫榜。分析知乎盐言、七猫、黑岩、点众等平台热门短篇数据，捕捉风口题材。触发方式：/story-short-scan、/短篇扫榜、「短篇什么火」「知乎故事排行」。

zenstory-ai/oh-story-claudecode Agent Skills автор: zenstory-ai MIT 10 файлов · 4 скрипта тело ≈ 1 026 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Сканирование рейтингов коротких веб-новелл.

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

ПроцедураДанные и аналитикатип 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
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
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: 10. 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 (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1026 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)
  • +3Длина description 84: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -33 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

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