SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD xiaohongshu

Инструментарий для сбора данных и взаимодействия с XiaoHongShu (Little Red Book). Используйте при работе с платформой XiaoHongShu (小红书) для: (1) поиска и скрейпинга заметок/постов, (2) получения профилей и деталей пользователей, (3) извлечения комментариев и лайков, (4) подписки на пользователей и лайков постов, (5) получения ленты новостей и трендового контента. Автоматически обрабатывает все параметры шифрования (cookies, заголовки), включая a1, webId, x-s, x-s-common, x-t, sec_poison_id, websectiga, gid, x-b3-traceid, x-xray-traceid. Поддерживает гостевой режим и аутентифицированные сеансы через cookie web_session.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«XiaoHongShu (Little Red Book) data collection and interaction toolkit.…»

XiaoHongShu (Little Red Book) data collection and interaction toolkit. Use when working with XiaoHongShu (小红书) platform for: (1) Searching and scraping notes/posts, (2) Getting user profiles and details, (3) Extracting comments and likes, (4) Following users and liking posts, (5) Fetching home feed and trending content. Automatically handles all encryption parameters (cookies, headers) including a1, webId, x-s, x-s-common, x-t, sec_poison_id, websectiga, gid, x-b3-traceid, x-xray-traceid. Supports guest mode and authenticated sessions via web_session cookie.

ClawHub Agent Skills автор: ChocomintX v0.1.0 29 файлов тело ≈ 1 747 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Инструментарий для сбора данных и взаимодействия с XiaoHongShu (Little Red Book).

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктураБезопасностьтип 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%
96
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
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

    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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/request/web/encrypt/decrypt_xs_xsc.py:88
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      encoded_p = "2UQAPsHC+aIjq…sQh+aHCH0rEw/HAwn+Y+Aqly…dP0+hJnR…Abx+/ZIPeZl+eW
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/request/web/encrypt/decrypt_xs_xsc.py:88
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      encoded_p = "2UQAPsHC+aIjq…sQh+aHCH0rEw/HAwn+Y+Aqly…dP0+hJnR…Abx+/ZIPeZl+eW
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/request/web/encrypt/other/XhsFpGenerator.py:243
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      fp = {'x1': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/140.0.0.0 Safari/537.36', 'x2': 'false', 'x3': 'zh-CN', 'x4': '24', 'x5': '8', 'x6': '24', 'x7': 'G
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/request/web/encrypt/web_encrypt_config.ini:23
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      BASE…BLE = "NOPQ…p89+/AUVq…9xy"
      в кавычках

    Просканировано файлов: 29. 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 44/100

    • 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 (xiaohongshu) не совпадает с папкой (xiaohongshutools)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 40, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1747 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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

    • +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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 564 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 29 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
    • +4Есть примеры (17 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This XiaoHongShu automation skill needs Review because it uses session cookies, can change account state, and includes underdocumented engagement and anti-abuse handling code.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 10 сент. 2026 г.