SKILLEMALL.ai

AC wechat-content-creator

Создавайте высококачественные статьи для официальных аккаунтов WeChat с высоким eCPM. Используйте при написании статей для WeChat, оптимизации заголовков, выборе тем или улучшении качества контента. Охватывает 8 золотых шаблонов вступления, структуру SCQA, интеграцию длинных ключевых слов, ниши с высокой ценностью, такие как юридические вопросы, финансы, карьера, и руководства по соответствию требованиям. Активируется по запросам вроде «написать статью для WeChat», «公众号文章», «爆款文案», «оптимизация заголовка», «选题», «оптимизация eCPM» или «长尾关键词».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create high-quality WeChat public account articles with high eCPM. Use…»

Create high-quality WeChat public account articles with high eCPM. Use when writing WeChat articles, optimizing titles, selecting topics, or improving content quality. Covers 8 golden opening templates, SCQA structure, long-tail keyword integration, high-value niches like legal, finance, career, and compliance guidelines. Triggers on requests like write WeChat article, 公众号文章, 爆款文案, title optimization, 选题, eCPM optimization, or 长尾关键词.

ClawHub Agent Skills автор: bbintom123321-lab v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 299 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создавайте высококачественные статьи для официальных аккаунтов WeChat с высоким eCPM.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 102
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1299 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 437 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 102 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a non-executable writing guide for WeChat public account articles, with no hidden installer, code execution, credential handling, or data exfiltration behavior in the artifact.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.