SKILLEMALL.ai

AD aisa-twitter-api-command-center

Проводите исследования, мониторинг, списки наблюдения и постинг с использованием OAuth в Twitter/X через AIsa. Используйте, когда пользователю нужен один основной навык Twitter для отслеживания тенденций, мониторинга конкурентов или рабочих процессов, готовых к публикации. Поддерживает поиск, списки наблюдения и утвержденный постинг.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run Twitter/X research, monitoring, watchlists, and OAuth-gated postin…»

Run Twitter/X research, monitoring, watchlists, and OAuth-gated posting through AIsa. Use when: the user needs one flagship Twitter skill for trend tracking, competitor monitoring, or publish-ready workflows. Supports search, watchlists, and approved posting.

ClawHub Agent Skills автор: AIsa v1.0.3 MIT-0 6 файлов тело ≈ 445 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проводите исследования, мониторинг, списки наблюдения и постинг с использованием OAuth в Twitter/X через AIsa.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "primaryEnv"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 445 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 259 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill does what it says, but it exposes the AIsa API key in normal command output, which can leak a sensitive credential into logs or agent transcripts.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.