SKILLEMALL.ai

AD wechat-auto-reply

Автоматическая/полуавтоматическая отправка сообщений/ответы в WeChat. При активной отправке выполняется по логике «поиск контакта → одиночный чат, прямое нажатие Enter для входа в чат; групповой чат, сначала идентификация группы чатов, затем определение целевого элемента → вставка сообщения → отправка». Применимо к среде macOS + настольная версия WeChat, требуется локальная настройка разрешений и зависимостей. Способ использования: wechat-auto-reply "имя контакта" или wechat-auto-reply "имя контакта" "текст сообщения"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微信消息自动发送/半自动回复。主动发送时,按“搜索联系人→单聊直接 Enter 进入聊天;群聊先识别群聊分组再定位目标项→粘贴消息→发送”的…»

微信消息自动发送/半自动回复。主动发送时,按“搜索联系人→单聊直接 Enter 进入聊天;群聊先识别群聊分组再定位目标项→粘贴消息→发送”的逻辑执行。适用于 macOS + 微信桌面版环境,需本机完成权限和依赖配置。使用方式:wechat-auto-reply "联系人名称" 或 wechat-auto-reply "联系人名称" "消息内容"

ClawHub Agent Skills автор: chenjunlei1989-glitch v1.0.1 MIT-0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 258 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматическая/полуавтоматическая отправка сообщений/ответы в WeChat.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 5. 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 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (wechat-auto-reply) не совпадает с папкой (wechat-auto-reply-mac)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 50
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1258 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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

  • +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
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 173 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is aligned with WeChat automation, but it needs Review because it can send messages from a logged-in account, captures chat UI for OCR, and delegates the main runtime behavior to an AppleScript file that is not included in the reviewed artifact.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.