BD Post Forensics
Почему этот пост сработал? Структурный анализатор для социальных сетей. Принимает пакет ваших постов + данные вовлеченности, извлекает 12 лингвистических/структурных признаков для каждого поста, группирует по уровню производительности (верхний/средний/нижний) и точно определяет, какие шаблоны контента коррелируют с ВАШИМИ лучшими и худшими постами. Генерирует основанный на данных шаблон контента. Это не панель аналитики — это криминалистический структурный анализатор, который отделяет качество контента от удачи распространения. Основано на исследованиях (исследование Buffer 52M+ постов, данные LinkedIn 360Brew, прогнозирование Stanford CS229 Reddit, исследование Upvote.net 1000 постов). Нулевые внешние зависимости.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Why did this post work?" structural analyzer for social media. Takes a…»
Why did this post work?" structural analyzer for social media. Takes a batch of your posts + engagement data, extracts 12 linguistic/structural features per post, groups by performance tier (top/middle/bottom), and tells you exactly which content patterns correlate with YOUR best vs worst posts. Generates a data-backed content blueprint. Not an analytics dashboard — a forensic structural analyzer that separates content quality from distribution luck. Research-backed (Buffer 52M+ posts study, LinkedIn 360Brew data, Stanford CS229 Reddit prediction, Upvote.net 1000-post study). Zero external dependencies.
Почему этот пост сработал?
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
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: 3. 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: Unexpected scalar at node end at line 2, column 40: description: "Why did this post work?" structural analyzer for social media. Ta… ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Post Forensics) не совпадает с папкой (phy-post-forensics)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1780 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 610 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.