SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC doc-publisher

Инструмент публикации серий документов — автоматическое преобразование локальных Markdown-документов в статьи для WeChat Official Account и их публикация.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«文档系列发布工具 - 将本地 Markdown 文档自动转换为微信公众号文章并发布…»

文档系列发布工具 - 将本地 Markdown 文档自动转换为微信公众号文章并发布

ClawHub Agent Skills автор: 403914291 v1.0.0 MIT-0 42 файла тело ≈ 1 154 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Инструмент публикации серий документов — автоматическое преобразование локальных Markdown-документов в статьи для WeChat Official Account и их публикация.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Утечка данных read-dotenv examples/publish-any.js:19
    Чтение файла .env (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
    console.log('   2. 复制配置模板：copy .env.example .env');
    тестовый файлв кавычках
  • низкая Утечка данных read-dotenv readme.md:21
    Чтение файла .env
    copy .env.example .env
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/supplement-doc.py:157
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    model = SentenceTransformer('para…-v2')
    в кавычках
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url scripts/upload-cover.js:13
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    const req = https.get(`https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=…&appid=…&secret=… res => {
    заглушка
  • низкая Утечка данных read-dotenv skill.md:13
    Чтение файла .env
    copy .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv skill.md:188
    Чтение файла .env
    copy .env.example .env

Просканировано файлов: 42. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "postInstall"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 47
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1154 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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 41: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -229 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -38 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a real WeChat document-publishing tool, but it includes unguarded draft-deletion scripts and unsafe credential handling that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.