SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD wechat-article-fetcher

Инструмент для извлечения статей из WeChat. Автоматически срабатывает, когда пользователь отправляет ссылку на статью WeChat, хочет сохранить статью, прочитать ее офлайн, извлечь содержимое или скачать изображения. Поддерживает все ссылки на статьи с домена mp.weixin.qq.com.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微信公众号文章抓取工具。当用户发送微信文章链接、需要保存公众号文章、 想要离线阅读微信文章、提取微信文章内容、下载微信文章图片时自动触发。…»

微信公众号文章抓取工具。当用户发送微信文章链接、需要保存公众号文章、 想要离线阅读微信文章、提取微信文章内容、下载微信文章图片时自动触发。 支持 mp.weixin.qq.com 域名的所有文章链接。

ClawHub Agent Skills автор: aga-j v1.0.0 MIT-0 7 файлов · 1 скрипт тело ≈ 400 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Инструмент для извлечения статей из WeChat.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникТексты и документыИнфраструктуратип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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: 6. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (wechat-article-fetcher) не совпадает с папкой (aga-wechat-article-fetcher)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 400 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

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 100: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mainly does what it promises, but it automatically starts a background web server that may expose the entire OpenClaw workspace, not just the saved article.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.