AC marketing-strategy
Планировщик стратегий китайского маркетинга с API-управляемыми бенчмарками (中文数字营销策略规划+平台基准数据API). Создает основанные на данных маркетинговые планы для 小红书/抖音/微信/百度/电商 с реальными бенчмарками платформ через API. Функции: (1) API-управляемые бенчмарки платформ (среднее количество просмотров, коэффициенты завершения, распределение бюджета), (2) Анализ аудитории, календарь контента, распределение бюджета, структура KPI, (3) Исполняемый скрипт benchmarks.sh для доступа через CLI, (4) Охватывает стратегии органического роста + платной рекламы, (5) Отраслевые бенчмарки на 2026 год. Используйте, когда: маркетинговая стратегия, китайский маркетинг, 小红书策略, 抖音运营, маркетинговый план, распределение бюджета, структура KPI, цифровой маркетинг в Китае. Триггеры: marketing strategy, Chinese marketing, 小红书策略, 抖音运营, 营销计划, budget allocation, KPI framework, digital marketing China, marketing benchmarks, platform KPIs, 营销基准, 平台数据, marketing API, benchmarks API.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Chinese marketing strategy planner with API-powered benchmarks (中文数字营销…»
Chinese marketing strategy planner with API-powered benchmarks (中文数字营销策略规划+平台基准数据API). Create data-driven marketing plans for 小红书/抖音/微信/百度/电商 with real platform benchmarks via API. Features: (1) API-powered platform benchmarks (avg views, completion rates, budget splits), (2) Audience analysis, content calendar, budget allocation, KPI framework, (3) Executable benchmarks.sh script for CLI access, (4) Covers organic growth + paid advertising strategies, (5) 2026 industry benchmarks. Use when: marketing strategy, Chinese marketing, 小红书策略, 抖音运营, 营销计划, budget allocation, KPI framework, digital marketing China. Triggers: marketing strategy, Chinese marketing, 小红书策略, 抖音运营, 营销计划, budget allocation, KPI framework, digital marketing China, marketing benchmarks, platform KPIs, 营销基准, 平台数据, marketing API, benchmarks API.
Планировщик стратегий китайского маркетинга с API-управляемыми бенчмарками (中文数字营销策略规划+平台基准数据API).
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 74
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1200 токенов
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)
- +3Длина description 820: рекомендуется 120–800 символов
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.