BF xurl
Навык исследования Twitter и контентной аналитики, ориентированный на привлечение клиентов WordPress и Shopify. Используйте для анализа профилей, тредов и обсуждений в Twitter для: (1) определения того, что обсуждают основатели малых агентств и бренды электронной коммерции; (2) понимания болевых точек, связанных с производительностью WordPress, CRO Shopify и узкими местами в разработке; (3) извлечения высокоэффективных углов контента; (4) превращения инсайтов в посты, укрепляющие авторитет; (5) преобразования информации из Twitter в деловое преимущество для четких углов контента, сильного позиционирования и квалифицированных входящих лидов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A Twitter research and content intelligence skill focused on attractin…»
A Twitter research and content intelligence skill focused on attracting WordPress and Shopify clients. Use to analyze Twitter profiles, threads, and conversations for: (1) Identifying what small agency founders and eCommerce brands are discussing; (2) Understanding pain points around WordPress performance, Shopify CRO, and development bottlenecks; (3) Extracting high-performing content angles; (4) Turning insights into authority-building posts; (5) Converting Twitter intelligence into business leverage for clear content angles, strong positioning, and qualified inbound leads.
Навык исследования Twitter и контентной аналитики, ориентированный на привлечение клиентов WordPress и Shopify.
Как процесс F 20/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/twitter-profile-analysis.md, references/twitter-thread-breakdown.md, references/pain-point-mining.md
Как улучшить
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: A Twitter research and content intelligence skill focused on attra… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/twitter-profile-analysis.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/twitter-thread-breakdown.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/pain-point-mining.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/content-opportunity-mapping.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/lead-intelligence-signals.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 20/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): references/twitter-profile-analysis.md, references/twitter-thread-breakdown.md, references/pain-point-mining.md
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 612 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 582 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.