AF podcast-digest
Глубокий анализ контента подкастов, создание структурированных резюме и визуальных учебных материалов. Применимо для: загрузки аудиофайлов подкастов пользователем, предоставления текстовых транскрипций подкастов, ввода заголовка или ссылки на подкаст, запросов вроде «помоги 정리 подкаст», «проанализируй этот выпуск подкаста», «сделай заметки по подкасту», «резюме контента подкаста», «сравнительное исследование нескольких выпусков подкастов», «интеллектуальная карта подкаста» и т. д. Используйте этот навык, когда пользователь упоминает подкаст, обучение на основе аудиоконтента, заметки по выпускам, систематизацию мнений гостей, связь между выпусками. Вывод включает глубокие резюме, диаграммы Mermaid, веб-визуальные отчеты, карточки с ассоциациями знаний, поддерживая как глубокий анализ одного выпуска, так и горизонтальное исследование нескольких выпусков.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«深度解析播客音频内容，生成结构化纪要与可视化学习材料。适用于：用户上传播客音频文件、提供播客文字稿、输入播客标题或链接、要求"帮我整理播客内…»
深度解析播客音频内容，生成结构化纪要与可视化学习材料。适用于：用户上传播客音频文件、提供播客文字稿、输入播客标题或链接、要求"帮我整理播客内容"、"分析这期播客"、"做播客笔记"、"播客内容总结"、"多期播客对比研究"、"播客知识图谱"等场景。 当用户提到 podcast（播客）、音频内容学习、节目笔记、嘉宾观点整理、跨期内容关联时，必须使用此技能。输出涵盖深度纪要、Mermaid 关系图、Web 可视化报告、知识关联卡片，支持单期深度解析与多期横向研究两种模式。
Глубокий анализ контента подкастов, создание структурированных резюме и визуальных учебных материалов.
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/web-report-template.md
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: references/web-report-template.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/web-report-template.md
- 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
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 731 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
- +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
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 235 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.