SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC daily-poster

Генерируйте два фиксированных варианта постеров из минимального JSON с помощью Python: `daily` для «摸鱼日报» и `baidu_hot» для «百度热点/百度热搜», с выводом SVG и опциональным экспортом в PNG/JPG/JPEG/WEBP. Используйте, когда Codex должен сопоставить формулировки пользователя с правильным типом постера, отрисовать любой из вариантов, определить требования к экспорту изображений из китайских запросов или обновить соответствующие примеры JSON и команды.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate two fixed poster variants from minimal JSON with Python: `dai…»

Generate two fixed poster variants from minimal JSON with Python: `daily` for "摸鱼日报" and `baidu_hot` for "百度热点/百度热搜", with SVG output and optional PNG/JPG/JPEG/WEBP export. Use when Codex needs to map user wording to the correct poster type, render either variant, infer image export requirements from Chinese prompts, or update the corresponding JSON examples and commands.

ClawHub Agent Skills автор: 青衣大魔王 v1.0.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 719 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Генерируйте два фиксированных варианта постеров из минимального JSON с помощью Python: daily для «摸鱼日报» и baiduhot» для «百度热点/百度热搜», с выводом SVG и…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторРазработкаИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 10

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 10
    • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/render_baidu_hot.py:32
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "iVBO…l3v/JFDB…6et"
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/render_baidu_hot.py:33
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "YtUW+/BVrf…p8F+4lIq/ZZf6…kX7+myV6…AhX/t175…lDs/wr1zzpkzM+fOmZ…YMt"
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/render_baidu_hot.py:34
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "AVsC…K8a+X166…5aH+yA8ooZ9HIy+M"
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/render_baidu_hot.py:35
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "J4TQ…Cj5/z5gY…kpf"
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/render_baidu_hot.py:36
      Длинный blob, похожий на base64 (определение детектора / чёрного списка)
      "LiSO…0Sh/FlHW…iCT/mDEx…EKV+/mooYYOxGrn"
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/render_baidu_hot.py:37
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "BjBl…OAy++zAHA…MrU"
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/render_baidu_hot.py:40
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "UbQ4q60pPEe/X60o…YUY/lYwo…7pf+wVGi…LF4"
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/render_baidu_hot.py:50
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "3j09…hCK+sVWF…t9n/MYyU…pm2+X2Uq…J56"
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/render_baidu_hot.py:53
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "eVS2QHD9o7y/X9XQ…1b3+cU39…qnB++3kfD…6fD"
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/render_baidu_hot.py:55
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "a/Cq2c…CER+K4Zo+nhip…xyv+wz1u…cjE/A5l0…r5W"
      в кавычках

    Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Generate two fixed poster variants from minimal JSON with Python: … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 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 (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 719 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)
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -34 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 374 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent poster-generation skill, but users should expect outbound API/image requests and local output/cache files during rendering.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.