SKILLEMALL.ai

BF aws-wechat-article-review

Проверка и корректура публикаций в WeChat: обнаружение чувствительных слов, проверка на опечатки, политическая и платформенная корректность. Формирует список правок. Предназначено для редакторов WeChat, авторов самомедиа, специалистов по комплаенсу. Триггеры: «审稿», «审核», «校对», «合规», «敏感词», «错别字», «稿子检查一下», «稿子帮我看看», «稿子写完了», «文章检查一下», «检查下有没有问题», «能不能发», «发布前检查». Для многоэтапных процессов (написание + проверка + верстка + подбор изображений + публикация) используйте aws-wechat-article-main.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«公众号审稿|公众号校对|敏感词检测|内容合规 — 公众号发布前合规审查:敏感词扫描、错别字检测、政治合规、平台规范校验,一次性输出修改清单。…»

公众号审稿|公众号校对|敏感词检测|内容合规 — 公众号发布前合规审查:敏感词扫描、错别字检测、政治合规、平台规范校验,一次性输出修改清单。面向公众号编辑、自媒体作者、合规岗。触发词:「审稿」「审核」「校对」「合规」「敏感词」「错别字」「稿子检查一下」「稿子帮我看看」「稿子写完了」「文章检查一下」「检查下有没有问题」「能不能发」「发布前检查」。需要多环节串联(写+审+排+配图+发)请走 aws-wechat-article-main。

ClawHub Agent Skills автор: marsatwechat v1.0.25 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 860 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверка и корректура публикаций в WeChat: обнаружение чувствительных слов, проверка на опечатки, политическая и платформенная корректность.

Как процесс F 38/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../aws-wechat-article-publish/SKILL.md, ../aws-wechat-article-main/SKILL.md, ../aws-wechat-article-main/references/first-time-setup.md

АнализаторAWSИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
38/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../aws-wechat-article-publish/SKILL.md, ../aws-wechat-article-main/SKILL.md, ../aws-wechat-article-main/references/first-time-setup.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 7. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../aws-wechat-article-publish/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../aws-wechat-article-main/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../aws-wechat-article-main/references/first-time-setup.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../aws-wechat-article-writing/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../aws-wechat-article-main/references/articlescreening-schema.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../aws-wechat-article-topics/SKILL.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "url"

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../aws-wechat-article-publish/SKILL.md, ../aws-wechat-article-main/SKILL.md, ../aws-wechat-article-main/references/first-time-setup.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 6 файла(ов): ../aws-wechat-article-publish/SKILL.md, ../aws-wechat-article-main/SKILL.md, ../aws-wechat-article-main/references/first-time-setup.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1860 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
  • -221 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 219 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This WeChat article review skill is mostly local and purpose-related, but it requires content insertion and an external sibling Python script in ways that are broader than its stated review-only disclosure.
LLM: suspicious (high) · 6 сент. 2026 г.