BD 小红书内容引擎
Движок контента Xiaohongshu. Два режима: ① Разбор (v1) — ввод ссылки на популярный пост XHS, вывод карты разбора со структурированными 18 параметрами; ② Генерация (v2) — на основе карты разбора и информации о бренде, с использованием Ofox (LLM + Nano Banana) генерируется полный набор сценариев/текстов/графических материалов/обложек/тегов в нашем стиле. Генерация видео (Seedance 2.0) планируется в v2.1. Одновременно поддерживается графовая база знаний (голос бренда, плейбук платформы, библиотека хуков, словарь стилей), которая используется между режимами, становясь умнее с каждым использованием. Архитектура вдохновлена Ronin Skill Graph. На последующих этапах будут постепенно подключены платформы Douyin/Video Account и режим оценки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书内容引擎。两种 mode：①拆解（v1）— 输入 XHS 爆款链接，输出 18 维结构化拆解卡；②生成（v2）— 在拆解卡基础上结合品…»
小红书内容引擎。两种 mode：①拆解（v1）— 输入 XHS 爆款链接，输出 18 维结构化拆解卡；②生成（v2）— 在拆解卡基础上结合品牌信息，用 Ofox（LLM + Nano Banana）生成我方版本的脚本/文案/素材图/封面/标签全套产出。视频生成（Seedance 2.0）规划在 v2.1。同时维护 graph/ 知识图谱（品牌声音、平台 playbook、钩子库、风格词典），mode 之间共享，越用越聪明。架构受 Ronin Skill Graph 启发。后续阶段陆续接入抖音 / 视频号等平台 + evaluate 评估 mode。
Движок контента Xiaohongshu.
Как процесс D 42/100 · 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.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 45. 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") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5223 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (小红书内容引擎) не совпадает с папкой (xhs-content-engine)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5223 токенов
- 100Шаги. Шагов: 117
- low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- -228 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 277 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 53 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 117 пунктов
- +4Есть примеры (16 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.