SKILLEMALL.ai

BC wechat-macos-proxy

Инструмент автоматизации сообщений WeChat для macOS. Реализует через GUI-автоматизацию: отправку сообщений указанному контакту, чтение содержимого чата, мониторинг новых сообщений. Подходит для сценариев, требующих автоматизации операций WeChat, таких как отправка по расписанию, массовые ответы, резервное копирование сообщений и т. д. Требует peekaboo для снимков экрана и взаимодействия с интерфейсом. Поддерживается только macOS. Адрес репозитория: https://github.com/chairmanmiao/wechat-macos-proxy

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«macOS 微信消息自动化工具。通过 GUI 自动化实现:发送消息给指定联系人、读取聊天内容、监控新消息。适用于需要自动化微信操作的场景,如…»

macOS 微信消息自动化工具。通过 GUI 自动化实现:发送消息给指定联系人、读取聊天内容、监控新消息。适用于需要自动化微信操作的场景,如定时发送、批量回复、消息备份等。依赖 peekaboo 进行屏幕截图和 UI 交互。仅支持 macOS。开源地址:https://github.com/chairmanmiao/wechat-macos-proxy

ClawHub Agent Skills автор: Yoda_Feilin v1.1.1 MIT-0 7 файлов · 4 скрипта тело ≈ 756 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Инструмент автоматизации сообщений WeChat для macOS.

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

ПроцедураGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
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: 7. 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 756 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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
  • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 177 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears to do what it says, but it can operate a live WeChat account, send messages in bulk, and save private chat screenshots locally without strong safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.