SKILLEMALL.ai

BF save-article-with-images

Сохраняйте веб-статьи локально с изображениями. Автоматически загружает изображения, генерирует Markdown и конвертирует в PDF. Поддерживает статьи из официальных аккаунтов WeChat через изоляцию под-агентов. Триггеры: сохранить статью, сохранить эту статью, скачать статью, вырезать статью, статья WeChat.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Save web articles locally with images. Automatically downloads images,…»

Save web articles locally with images. Automatically downloads images, generates Markdown, and converts to PDF. Supports WeChat Official Account articles via subagent isolation. Triggers: save article, save this article, download article, clip article, wechat article.

ClawHub Agent Skills автор: Benjiamin Jason v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 839 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сохраняйте веб-статьи локально с изображениями.

Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL, images/image1.jpg, images/image2.jpg

ГенераторТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
40/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL, images/image1.jpg, images/image2.jpg
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: 4. 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: URL
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: images/image1.jpg
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: images/image2.jpg
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: images/image3.png
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: images/filename.ext

Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL, images/image1.jpg, images/image2.jpg
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): URL, images/image1.jpg, images/image2.jpg
  • 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
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1839 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

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
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 268 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (19 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill saves articles as described, but it also treats sending saved files to Feishu as a normal workflow without clear opt-in or recipient scoping.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.