BD linkedin-monitor
Надежный мониторинг почты LinkedIn с прогрессивной автономией. Ежечасно отслеживает сообщения, составляет черновики ответов вашим голосом и уведомляет о новых переписках. Поддерживает 4 уровня автономии: от простого мониторинга до полной самостоятельности.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bulletproof LinkedIn inbox monitoring with progressive autonomy. Monit…»
Bulletproof LinkedIn inbox monitoring with progressive autonomy. Monitors messages hourly, drafts replies in your voice, and alerts you to new conversations. Supports 4 autonomy levels from monitor-only to full autonomous.
Надежный мониторинг почты LinkedIn с прогрессивной автономией.
Как процесс D 48/100 · 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 · 4
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 4
-
низкая Опасные команды
cmd-cron-mentiondocs/SETUP.md:91Упоминание редактирования crontabcrontab -l | grep linkedin
-
низкая Опасные команды
cmd-cron-mentiondocs/TROUBLESHOOT.md:126Упоминание редактирования crontab (определение детектора / чёрного списка)3. Check cron is installed: `crontab -l | grep linkedin`
детектор -
низкая Опасные команды
cmd-cron-mentionREADME.md:271Упоминание редактирования crontab# Check: crontab -l
-
низкая Опасные команды
cmd-cron-mentionscripts/health.sh:137Упоминание редактирования crontabif crontab -l 2>/dev/null | grep -q "linkedin-monitor"; then
Просканировано файлов: 15. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 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: 1, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 928 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -37 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 222 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.