SKILLEMALL.ai

AC xiaohongshu-prohibited-words

Офлайн-проверка на запрещенные слова в Xiaohongshu (единственный источник истины). Чисто локальная база данных слов + скрипт сканирования, не зависит от платных API, охватывает протестированные на практике слова, ограничивающие бесплатные курсы/сертификаты, + общие запрещенные слова. Обязательно запускать перед публикацией, публикация возможна только при коде выхода 0. База данных имеет механизм добавления/удаления для постоянного обновления.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书违禁词离线检测(单一真相源)。纯本地词库 + 扫描脚本,不依赖付费 API,覆盖免费课程/证书等场景实测限流词 + 通用违禁词。发布前…»

小红书违禁词离线检测(单一真相源)。纯本地词库 + 扫描脚本,不依赖付费 API,覆盖免费课程/证书等场景实测限流词 + 通用违禁词。发布前必跑,退出码 0 才可发布。词库带入库/出库维护机制,持续养护不过时。

ClawHub Agent Skills автор: Bonnie Geng v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 352 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 8 ч назад

Офлайн-проверка на запрещенные слова в Xiaohongshu (единственный источник истины).

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

ИнтеграцияРазработкаОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
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: 8. 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: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 352 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 105: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local Xiaohongshu content-checking skill with no network, credential, persistence, or destructive behavior, but its checker may miss some rules documented in its own word list.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 сент. 2026 г.