AB amazon-product-analysis
Превратите ссылку на товар Amazon в короткий видеосценарий, основанный на фактах — извлеките ключевые преимущества из описания товара, проанализируйте язык реальных покупателей из отзывов, а затем создайте пошаговый сценарий, как только пользователь выберет направление контента (демонстрация продукта / повествование / прямой ответ). Активируйте этот навык, когда пользователь вставляет ссылку на товар amazon.com или amzn.to и упоминает короткое видео, UGC/рекламное видео, контент для соцсетей или спрашивает «какой тип видео подойдет для этого продукта» / «напиши мне видеосценарий», даже если он не произносит слово «навык». Эта версия фокусируется на информации из описания и отзывов и не анализирует вирусные видео конкурентов для разбора (см. «Известные ограничения» ниже), и не генерирует само видео (синтез видео — будущая итерация — если вас попросят «просто создать видео» или «проанализировать похожие вирусные видео», объясните текущий объем работы вместо того, чтобы настаивать).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn an Amazon product link into an evidence-based short-form video sc…»
Turn an Amazon product link into an evidence-based short-form video script — extract listing selling points, mine real buyer language from reviews, then produce a shot-by-shot script once the user picks a content direction (product-demo / narrative / direct-response). Trigger this skill when the user drops an amazon.com or amzn.to product link and mentions short video, UGC/ad video, social content, or asks 'what kind of video would work for this product' / 'write me a video script', even if they never say the word 'skill'. This version focuses on listing + review insight and does not scrape competing viral videos for teardown (see 'Known limitations' below), and does not generate the video itself (video synthesis is a future iteration — if asked to 'just produce the video' or 'analyze similar viral videos', explain the current scope instead of forcing it).
Превратите ссылку на товар Amazon в короткий видеосценарий, основанный на фактах — извлеките ключевые преимущества из описания товара, проанализируйте язык…
Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия
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 74/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 85Шаги. Шагов: 24, расплывчатых формулировок: 2
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3606 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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 868: рекомендуется 120–800 символов
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.