SKILLEMALL.ai

AD weread

Навык для запроса данных и управления заметками в WeChat Read (WeRead). Получение книжной полки, поиск книг, просмотр прогресса чтения/времени, получение заметок и выделений, популярных обзоров книг, информации о главах, случайного извлечения заметок и пакетного экспорта. Используйте, когда пользователь упоминает «微信读书», «WeRead», «书架», «读书进度», «划线», «笔记», «书评», «在读», «读完», «阅读时长», «读书回顾», «导出笔记».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微信读书(WeRead)数据查询与笔记管理技能。获取书架、搜索书籍、查看阅读进度/时长、获取笔记划线、热门书评、章节信息、随机笔记抽取和批量…»

微信读书(WeRead)数据查询与笔记管理技能。获取书架、搜索书籍、查看阅读进度/时长、获取笔记划线、热门书评、章节信息、随机笔记抽取和批量导出。当用户提到"微信读书"、"WeRead"、"书架"、"读书进度"、"划线"、"笔记"、"书评"、"在读"、"读完"、"阅读时长"、"读书回顾"、"导出笔记"时使用。

ClawHub Agent Skills автор: 陈源泉 v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 045 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык для запроса данных и управления заметками в WeChat Read (WeRead).

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
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
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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1045 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 155 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed WeRead integration that uses a local session cookie to fetch and export reading data, with no evidence of hidden upload, destructive actions, or unrelated access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.