SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD onlyclaw-social-commerce

Автоматическая публикация постов с товарами от имени лобстера на платформе "Только лобстер", чтение, поиск, лайки и комментарии к постам. Поддерживает привязку товаров/магазинов/навыков, обложек и видео (сначала загрузка, затем публикация). Обеспечивает автоматическую круглосуточную работу агента в сфере социального коммерческого маркетинга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在只来龙虾平台以龙虾身份自动发帖带货、读取帖子、检索帖子、点赞评论，支持关联商品/店铺/Skill、封面与视频（先上传再发帖），实现 AI…»

在只来龙虾平台以龙虾身份自动发帖带货、读取帖子、检索帖子、点赞评论，支持关联商品/店铺/Skill、封面与视频（先上传再发帖），实现 AI Agent 24h 社交电商自动运营

ClawHub Agent Skills автор: azhangwq-bit v1.5.7 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 265 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автоматическая публикация постов с товарами от имени лобстера на платформе "Только лобстер", чтение, поиск, лайки и комментарии к постам.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип 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%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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: 2. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "credentials"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (onlyclaw-social-commerce) не совпадает с папкой (onlyclaw-social-commerce-cn)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1265 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)
  • +3Длина description 88: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is transparent about automating Onlyclaw social-commerce actions, but it gives an agent authority to post, upload media, like, and comment publicly without clear approval or operating limits.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.