SKILLEMALL.ai

BD 携程笔记全自动发布

Полностью автоматизированный навык публикации контента Ctrip, поддерживающий поиск высококачественных изображений без авторских прав в Bing Images, автоматическое заполнение заголовка и основного текста, автоматическую загрузку изображений, автоматический выбор пункта назначения и автоматическое нажатие кнопки публикации. Подходит для публикации текстовых и графических заметок, таких как путеводители и рекомендации по еде.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«携程内容中心全自动发布技能,支持从 Bing Images 搜索高清无版权图片、自动填写标题正文、自动上传图片、自动选择目的地、自动点击发布…»

携程内容中心全自动发布技能,支持从 Bing Images 搜索高清无版权图片、自动填写标题正文、自动上传图片、自动选择目的地、自动点击发布。适用于旅行攻略、美食推荐等图文笔记发布。

ClawHub Agent Skills автор: ansike v1.0.0 MIT-0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 707 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Полностью автоматизированный навык публикации контента Ctrip, поддерживающий поиск высококачественных изображений без авторских прав в Bing Images…

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
D
39/100
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
  • 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

  • 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: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (携程笔记全自动发布) не совпадает с папкой (ctrip-publish-skill)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 63
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 707 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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 91: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -35 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is for Ctrip posting, but it can control a logged-in Chrome session and modify a live publishing page with weak scoping and unclear confirmation boundaries.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.