AC viral-content-miner
Инструмент для анализа горячих тем и поиска хитов. Обязательно используйте, когда пользователь спрашивает "последние общесетевые темы", "какие сейчас горячие темы", "анализ популярности темы XX", "какой контент является хитом XX", "рекомендации по выбору темы", "отслеживание горячих тем", "поиск хитов" или "предложения по позиционированию контента". Автоматически ищет хитовый контент на платформах Douyin, Xiaohongshu, WeChat Official Accounts, Kuaishou, Bilibili, Weibo, WeChat Channels, Zhihu, новостных порталах и т. д., агрегирует популярные ключевые слова, анализирует закономерности хитов, предоставляет предложения по углам создания контента. Подходит для планирования тем, отслеживания горячих тем, позиционирования контента, анализа конкурентов и т. д.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«热点分析与爆款挖掘工具。当用户询问"全网最新话题"、"最近有什么热点"、"XX话题热度分析"、"XX有什么爆款内容"、"选题推荐"、"热点追…»
热点分析与爆款挖掘工具。当用户询问"全网最新话题"、"最近有什么热点"、"XX话题热度分析"、"XX有什么爆款内容"、"选题推荐"、"热点追踪"、"爆款挖掘"或"内容定位建议"时，必须使用本skill。自动挖掘抖音、小红书、公众号、快手、B站、微博、视频号、知乎、新闻门户等平台的爆款内容，聚合热门关键词，分析爆款规律，提供创作角度建议。适用于选题策划、热点追踪、内容定位、竞品分析等场景。
Инструмент для анализа горячих тем и поиска хитов.
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — 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: 7. 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 52/100
- 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
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4749 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 49
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2175 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 195 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 35 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.