SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC xhs-content-gen

Генератор вирусного контента для Xiaohongshu — автоматическое создание заголовков, основного текста, тегов, оптимизированных на основе реального опыта эксплуатации. Применимо к: воспитанию детей, обмену знаниями, образу жизни и другим вертикальным областям. Триггерные слова: "生成小红书内容", "写小红书文案", "爆款标题"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书爆款内容生成器 - 自动创作标题、正文、标签，基于真实运营经验优化。 适用于：育儿、知识分享、生活方式等垂直领域。 触发词："生成小红…»

小红书爆款内容生成器 - 自动创作标题、正文、标签，基于真实运营经验优化。 适用于：育儿、知识分享、生活方式等垂直领域。 触发词："生成小红书内容"、"写小红书文案"、"爆款标题"

ClawHub Agent Skills автор: arraylee v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 445 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Генератор вирусного контента для Xiaohongshu — автоматическое создание заголовков, основного текста, тегов, оптимизированных на основе реального опыта…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 3. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 445 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 90: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a low-risk Xiaohongshu copywriting helper that generates text locally and shows no evidence of credential access, network activity, persistence, or automatic posting.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.