BD Social Media Prompt Generator
Создавайте контент для социальных сетей на месяц за 5 минут. 8 полных шаблонов: контент-план на 30 дней, посты для LinkedIn, треды для Twitter, подписи для Instagram, посты для Facebook, сценарии для TikTok, кластеры хэштегов и столпы контента. Более 100 шаблонов постов для конкретных платформ, охватывающих лидерство мнений в LinkedIn, треды в Twitter, карусели в Instagram, посты для сообществ в Facebook и образовательный/трендовый контент в TikTok. Более 50 кластеров хэштегов, организованных по отраслям (мода, фитнес, SaaS, маркетинг, еда, путешествия, недвижимость, финансы, образование). Калькулятор времени публикации с лучшим временем для каждой платформы. Шаблон трекера вовлеченности с отраслевыми ориентирами. Включает 4 скрипта Python для генерации календаря, исследования хэштегов, планирования постов и анализа вовлеченности. Для менеджеров социальных сетей, владельцев бизнеса, создателей контента и агентств, управляющих несколькими аккаунтами.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate a full month of social media content in 5 minutes. 8 complete…»
Generate a full month of social media content in 5 minutes. 8 complete templates: 30-day content calendar, LinkedIn posts, Twitter threads, Instagram captions, Facebook posts, TikTok scripts, hashtag clusters, and content pillars. Over 100 platform-specific post templates covering LinkedIn thought leadership, Twitter threads, Instagram carousels, Facebook community posts, and TikTok educational/trending content. 50+ hashtag clusters organized by industry (fashion, fitness, SaaS, marketing, food, travel, real estate, finance, education). Posting time calculator with best times per platform. Engagement tracker template with industry benchmarks. Includes 4 Python scripts for calendar generation, hashtag research, post scheduling, and engagement analysis. For social media managers, business owners, content creators, and agencies managing multiple accounts.
Создавайте контент для социальных сетей на месяц за 5 минут.
Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Social Media Prompt Generator) не совпадает с папкой (social-media-prompt-generator)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 488 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)
- +3Длина description 864: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 4 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.