AB xiaohongshu-note-research
Превратите категорию, ссылку на заметку или скопированные заметки в исследовательскую сводку. Этот рабочий процесс анализа заметок и исследований Xiaohongshu читает общедоступные заметки, комментарии и недавние заметки автора в Xiaohongshu или работает с заголовками, текстами и комментариями, которые вы вставляете, а затем излагает шаблоны заголовков, структуру, дословные комментарии и возможные направления для развития. Используйте его для анализа заметок, исследований Xiaohongshu, исследований заметок и анализа заметок конкурентов, когда вы хотите увидеть шаблоны, которые уже используются в категории.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn a category, a note link, or notes you already copied into a resea…»
Turn a category, a note link, or notes you already copied into a research memo. This note analysis and Xiaohongshu research workflow reads public notes, comments, and a creator's recent notes on Xiaohongshu, or works from the titles, bodies, and comments you paste, then lays out title patterns, structure, verbatim comments, and followable angles. Use it for note analysis, Xiaohongshu research, note research, and competitor notes when you want the patterns a category is already using.
Превратите категорию, ссылку на заметку или скопированные заметки в исследовательскую сводку.
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, 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: 16. 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 66/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1902 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
- -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 488 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.