BD opencli
Используйте инструмент OpenCLI для получения данных из различных веб-сайтов и настольных приложений, загрузки медиаконтента, управления внешними инструментами CLI. Поддерживает более 30 платформ, таких как Bilibili, Zhihu, Xiaohongshu, Twitter/X, Reddit, YouTube, Boss Zhipin, Jike, Weibo, а также настольные приложения, такие как Cursor, Codex, ChatGPT, Notion. Используйте этот навык, когда пользователю нужно: получать популярный контент с социальных платформ, искать информацию, загружать видео/изображения, получать данные платформы, управлять настольными приложениями, использовать внешние CLI (gh, docker, kubectl). Триггеры: bilibili, Zhihu, Xiaohongshu, twitter, reddit, youtube, популярное, загрузить видео, данные платформы, opencli, данные веб-сайта, социальные сети.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 OpenCLI 工具从各种网站和桌面应用获取数据、下载媒体内容、控制外部 CLI 工具。支持 Bilibili、知乎、小红书、Twit…»
使用 OpenCLI 工具从各种网站和桌面应用获取数据、下载媒体内容、控制外部 CLI 工具。支持 Bilibili、知乎、小红书、Twitter/X、Reddit、YouTube、Boss直聘、即刻、微博等 30+ 平台，以及 Cursor、Codex、ChatGPT、Notion 等桌面应用。当用户需要：从社交平台获取热门内容、搜索信息、下载视频/图片、获取平台数据、控制桌面应用、使用外部 CLI（gh、docker、kubectl）时，使用此 skill。触发词：bilibili、知乎、小红书、twitter、reddit、youtube、热门、下载视频、平台数据、opencli、网站数据、社交媒体。
Используйте инструмент OpenCLI для получения данных из различных веб-сайтов и настольных приложений, загрузки медиаконтента, управления внешними инструментами…
Как процесс D 41/100 · 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: 2. 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 41/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (opencli) не совпадает с папкой (opencli-tool)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 48
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1086 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 307 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 35 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.