AA brand-prospect-researcher
Находит бренды, активно инвестирующие в кампании с инфлюенсерами и создателями контента. Сканирует отраслевую прессу, Instagram, доски объявлений и новости на предмет сигналов активных расходов, затем выдает оцененный, приоритезированный список потенциальных клиентов с контактами. Используйте, когда вам нужно найти бренды для предложения, определить активных рекламодателей, составить список потенциальных клиентов, исследовать, какие бренды нанимают специалистов по маркетингу влияния, или найти компании, запускающие кампании с создателями контента. Активируется по запросам: «найти бренды для предложения», «список потенциальных клиентов», «кто тратит деньги на инфлюенсеров», «потенциальные клиенты брендов», «активные рекламодатели», «активность кампании» или любой запрос на идентификацию брендов, активно инвестирующих в маркетинг создателей контента/инфлюенсеров.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find brands actively spending on influencer and creator campaigns. Sca…»
Find brands actively spending on influencer and creator campaigns. Scans trade press, Instagram, job boards, and news for active-spender signals, then outputs a scored, prioritized prospect list with contacts. Use when you need to find brands to pitch, identify active advertisers, build a prospect list, research which brands are hiring influencer marketers, or find companies launching creator campaigns. Triggers on: 'find brands to pitch,' 'prospect list,' 'who's spending on influencers,' 'brand prospects,' 'active advertisers,' 'campaign activity,' or any request to identify brands actively investing in creator/influencer marketing.
Находит бренды, активно инвестирующие в кампании с инфлюенсерами и создателями контента.
Как процесс A 86/100 · Дойдёт до конца — слабые места: отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 3. 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 86/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1476 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 641 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.