BC pickfu-market-research
Проводите опросы потребителей с помощью PickFu, чтобы получить реальные отзывы людей за считанные минуты — генерируйте изображения, проверяйте названия продуктов, сравнивайте логотипы и упаковку, тестируйте ценовые категории, собирайте отзывы участников Amazon Prime, тегируйте и организуйте опросы, итерируйте над креативными концепциями. Формулирует вопросы, нацеливается на аудиторию по демографическим данным или платформе, собирает ответы от реальных людей и предоставляет структурированные отчеты с анализом, дословными цитатами и разбивкой по демографическим группам.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run consumer research surveys with PickFu to get real human feedback i…»
Run consumer research surveys with PickFu to get real human feedback in minutes — generate images, validate product names, compare logos and packaging, test pricing tiers, collect Amazon Prime member feedback, tag and organize surveys, iterate on creative concepts. Designs questions, targets audiences by demographics or platform, collects responses from real people, and delivers structured analysis reports with verbatim quotes and demographic breakdowns.
Проводите опросы потребителей с помощью PickFu, чтобы получить реальные отзывы людей за считанные минуты — генерируйте изображения, проверяйте названия…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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: 8. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "emoji" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 20, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2795 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 458 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 30 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.