AD newmedia-operations
Полный цикл управления новыми медиа: от анализа отрасли → анализа конкурентов → раскрутки аккаунта → создания вирусного контента → разработки интерактивных элементов. Использует opencli (прямое управление браузером), базу знаний ima, поиск в сети, проверку запрещенных слов и т. д. Применяется для управления брендовыми аккаунтами на платформах Douyin, WeChat Video Accounts и Xiaohongshu. Сценарии запуска: - Пользователь говорит "Помоги мне составить план продвижения в новых медиа" - Пользователь говорит "Проанализируй аккаунты конкурентов" - Пользователь говорит "Помоги мне раскрутить аккаунт" / "Холодный старт аккаунта" - Пользователь говорит "Помоги мне написать вирусный контент" / "Вторичное создание контента" - Пользователь говорит "Разработай интерактивные элементы" / "Увеличь количество комментариев" - Пользователь говорит "Составь отчет по анализу отрасли" - Пользователь говорит "Отслеживай аккаунты-аналоги" - Пользователь предоставляет PPT бренда/продукта и просит разработать стратегию контент-маркетинга
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«全链路新媒体运营技能，覆盖从行业分析→竞品分析→账号养号→爆款内容创作→互动钩子设计的完整运营闭环。结合 opencli（浏览器直操控）、i…»
全链路新媒体运营技能，覆盖从行业分析→竞品分析→账号养号→爆款内容创作→互动钩子设计的完整运营闭环。结合 opencli（浏览器直操控）、ima知识库、联网搜索、违禁词检测等能力，适用于抖音、视频号、小红书三大平台的品牌账号运营。 触发场景： - 用户说"帮我做新媒体运营方案" - 用户说"分析竞品账号" - 用户说"帮我养号" / "账号冷启动" - 用户说"帮我写爆款内容" / "二次创作" - 用户说"设计互动钩子" / "提升评论互动" - 用户说"做行业分析报告" - 用户说"监控对标账号" - 用户提供了品牌/产品 PPT，要求制定内容运营策略
Полный цикл управления новыми медиа: от анализа отрасли → анализа конкурентов → раскрутки аккаунта → создания вирусного контента → разработки интерактивных…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 27. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1812 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -34 из 15 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 282 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 32 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (22 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.