SKILLEMALL.ai

BC viral-title-generator

Навык генерации вирусных заголовков для СМИ. Создает заголовки с высоким коэффициентом кликов для авторов Xiaohongshu/WeChat/Douyin/Zhihu/Bilibili. Сценарии использования: (1) Заголовки для привлечения внимания на Xiaohongshu, (2) Заголовки для статей WeChat, (3) Заголовки для видео Douyin, (4) Заголовки для вопросов и ответов на Zhihu, (5) Заголовки для видео Bilibili, (6) Оптимизация/переписывание заголовков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自媒体爆款标题生成技能。为小红书/公众号/抖音/知乎/B 站创作者生成高点击率标题。使用场景:(1) 小红书种草标题,(2) 公众号文章标题…»

自媒体爆款标题生成技能。为小红书/公众号/抖音/知乎/B 站创作者生成高点击率标题。使用场景:(1) 小红书种草标题,(2) 公众号文章标题,(3) 抖音视频标题,(4) 知乎问答标题,(5) B 站视频标题,(6) 标题优化/改写。

ClawHub Agent Skills автор: changeworldy-cyber v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 539 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Навык генерации вирусных заголовков для СМИ.

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

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
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: 6. 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: 49
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 539 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 117: рекомендуется 120–800 символов
  • +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
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
The available scan signals do not show unsafe behavior, but the actual skill artifacts were not available for independent review.
LLM: benign (low) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.