SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB baoyu-post-to-wechat

Создатели контента для соцсетей и специалисты по работе с ними — когда нужно опубликовать контент из Markdown или HTML в WeChat Official Account, этот навык одним кликом через API или автоматизацию браузера выполняет верстку и публикацию статей и изображений. Это полностью избавляет от утомительной ручной верстки и многоэтапной загрузки, значительно повышая эффективность ежедневных публикаций и работы с WeChat.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自媒体创作者与运营专员在需要将 Markdown 或 HTML 内容发布至微信公众号时，一键通过 API 或浏览器自动化完成文章与图文的排版…»

自媒体创作者与运营专员在需要将 Markdown 或 HTML 内容发布至微信公众号时，一键通过 API 或浏览器自动化完成文章与图文的排版及发布，彻底告别繁琐的手动排版与多步上传操作，大幅提升公众号日常发文与运营效率。

anbeime/skill Agent Skills автор: anbeime 25 файлов · 20 скриптов тело ≈ 3 066 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 26 ч назад

Создатели контента для соцсетей и специалисты по работе с ними — когда нужно опубликовать контент из Markdown или HTML в WeChat Official Account, этот навык…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается

ИнтеграцияТексты и документыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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: 25. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 38
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3066 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • +3Длина description 110: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -35 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.