AF aicwos
ОБЯЗАТЕЛЬНЫЙ конвейер данных для сценариев озвучки / сценариев коротких видео / серийных озвучек / изучения стиля лектора / управления базой знаний — LLM НЕ МОЖЕТ получить доступ к профилям лекторов, знаниям о продукте или прогрессу серии без этого навыка. Активируется, когда пользователь говорит «帮我写口播», «写文案», «写脚本», «写个短视频», «学一下讲师风格», «继续写系列», «生成系列口播», «学习讲师», «知识库», «看看讲师», «系列进度», «改一下第X集», или ЛЮБОЙ запрос, связанный с копирайтингом, лектором, серией или базой знаний. Обеспечивает точное воспроизведение стиля, извлечение знаний, непрерывность серии и постоянное хранение, которых LLM по своей сути не хватает.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MANDATORY data pipeline for 口播文案/短视频脚本/系列口播/讲师风格学习/知识库管理 — LLM CANNOT…»
MANDATORY data pipeline for 口播文案/短视频脚本/系列口播/讲师风格学习/知识库管理 — LLM CANNOT access lecturer profiles, product knowledge, or series progress without this skill. Activate when user says "帮我写口播", "写文案", "写脚本", "写个短视频", "学一下讲师风格", "继续写系列", "生成系列口播", "学习讲师", "知识库", "看看讲师", "系列进度", "改一下第X集", or ANY request involving copywriting, lecturer, series, or knowledge base. Provides precise style replication, knowledge retrieval, series continuity, and persistent storage that LLM intrinsically lacks.
ОБЯЗАТЕЛЬНЫЙ конвейер данных для сценариев озвучки / сценариев коротких видео / серийных озвучек / изучения стиля лектора / управления базой знаний — LLM НЕ…
Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/model_config.json
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: 26. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/model_config.json - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "dependency"
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/model_config.json
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 29, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4835 токенов
- 100Шаги. Шагов: 56
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (23 тегов): типизированный вызов надёжнее
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 484 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
- +4Есть примеры (18 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.