SKILLEMALL.ai

AD wechat-collect

Получает URL общедоступной статьи WeChat, архивирует необработанный HTML и преобразует статью в краткое изложение, совместимое со стадией 1, в каталоге `content-production/inbox/`. Используйте, когда Codexу необходимо собрать материалы для статей公众号 или запустить конвейер Stage 2 collect-to-create из общедоступного URL `mp.weixin.qq.com`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch a public WeChat article URL, archive the raw HTML, and convert t…»

Fetch a public WeChat article URL, archive the raw HTML, and convert the article into a stage-1 compatible brief in `content-production/inbox/`. Use when Codex needs to collect公众号文章素材 or start the Stage 2 collect-to-create pipeline from a public `mp.weixin.qq.com` URL.

ClawHub Agent Skills автор: Abigale-cyber v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 386 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Получает URL общедоступной статьи WeChat, архивирует необработанный HTML и преобразует статью в краткое изложение, совместимое со стадией 1, в каталоге…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторТексты и документыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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

    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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 386 токенов

    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 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill coherently fetches a user-provided public WeChat article, creates a local brief, and archives the raw HTML as disclosed.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.