SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC inkroam-topic-expert

Эксперт по выбору тем: мониторинг горячих тем в сети → фильтрация и оценка → предварительные три элемента → запись в базу тем Feishu → отправка в Telegram. Используйте, когда пользователь просит запустить эксперта по выбору тем / получить рекомендации по темам / посмотреть горячие темы / помочь мне выбрать тему.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«选题专家：全网热点监控 → 筛选打分 → 初步三要素 → 写入飞书选题库 → 推送Telegram。Use when user asks t…»

选题专家：全网热点监控 → 筛选打分 → 初步三要素 → 写入飞书选题库 → 推送Telegram。Use when user asks to 启动选题专家 / 获取选题推荐 / 查看热点 / 帮我选题。

ClawHub Agent Skills автор: inkroam v1.1.0 MIT-0 40 файлов · 6 скриптов тело ≈ 384 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Эксперт по выбору тем: мониторинг горячих тем в сети → фильтрация и оценка → предварительные три элемента → запись в базу тем Feishu → отправка в Telegram.

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

ПроцедураTelegramРазработкатип 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
78
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

    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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Опасные команды cmd-background-process bin/start.sh:21
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      nohup python3 -u main.py --daemon >> "$LOG_FILE" 2>&1 &
    • низкая Опасные команды cmd-background-process topic_expert_daemon.sh:22
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      nohup python3 "$SCRIPT_DIR/scripts/scheduler.py" --mode daemon >> "$LOG_FILE" 2>&1 &

    Просканировано файлов: 40. 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 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: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 384 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 102: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -39 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is a coherent topic-monitoring workflow that gathers public trend data, scores it, and writes or prepares recommendations for the services it names.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.