AC zmm-resonate
📐 Чжань Минмин. Диагностика резонанса, ориентированная на аудиторию: какой результат доставляет произведение, какой импульс к действию оно вызывает, причем каждое утверждение связано с цитируемой строкой и помечено как доказательство / вывод / подлежит проверке. Режим А: ваш черновик. Режим Б: разберите хит. Режим В: проверьте, является ли догадка одним инцидентом или закономерностью. Триггер: /zmm-resonate, /трогает ли это людей, /резонанс, /zmm-резонанс, «попал ли этот черновик в цель», «никто не будет смотреть», «почему это стало вирусным», «разбери этот вирусный пост», «что на самом деле хочет услышать аудитория», «стоит ли снимать об этом ролик», «я чувствую, что что-то не так, но не могу понять что», «это моя проблема или проблема всех». —— 📐 Чжань Минмин. Не формулы, а критерии. Каждое правило отмечено реальной стоимостью.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«📐 詹明明·戳不戳得中人 ——共鸣诊断技能。不从理论出发，从观众出发：这条内容让观众带走了哪一种收获（原来是这样 / 我就说吧 / 他替我…»
📐 詹明明·戳不戳得中人 ——共鸣诊断技能。不从理论出发，从观众出发：这条内容让观众带走了哪一种收获（原来是这样 / 我就说吧 / 他替我说了），会不会动手（收藏 / 转发 / 评论 / 关注），每个判断都指到原文并标它是证据、推断还是待验证。模式A 诊断自己的草稿；模式B 拆一条别人的爆款反推可借的角度；模式C 判一句「我觉得不对劲」背后是一件事还是一群人的事。与 zmm-review 正交：review 防句废，resonate 防结构散。 触发方式：/zmm-resonate、/戳不戳人、/共鸣、/zmm-共鸣、「这稿有没有戳中人」「会不会没人看」「这条为什么能火」「拆一下这个爆款」「受众到底想听什么」「这事值不值得拍一条」「我总觉得哪里不对但说不上来」「这是我一个人的事还是大家的事」 Resonance diagnosis, audience-first: which takeaway the piece delivers, which action impulse it triggers, with every claim tied to a quoted line and labelled evidence / inference / to-verify. Mode A: your draft. Mode B: decode a hit. Mode C: test whether a hunch is one incident or a pattern. Trigger: /zmm-resonate, "will this resonate", "why did this blow up", "decode this viral post" —— 📐 詹明明 · 不给公式，给判据。每条规则都标了实测代价。
📐 Чжань Минмин. Диагностика резонанса, ориентированная на аудиторию: какой результат доставляет произведение, какой импульс к действию оно вызывает, причем…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, 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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 33
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1531 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 773 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.