SKILLEMALL.ai

BC 宣传

Генератор публикаций для социальных сетей по техническим отчетам ИИ. Введите технический отчет в формате PDF, чтобы в один клик сгенерировать твиты X (Thread), посты для Xiaohongshu (два стиля: "рекомендация товара" + "раскрытие технических деталей"), статьи для WeChat (в стиле Quantum Quantum). Возможна генерация ИИ-изображений. Использование: /宣传 <путь к pdf> [--platform x|xhs|wechat|all] [--no-image].

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI技术报告社媒宣发一键生成器。输入PDF技术报告,一键生成X推文Thread、 小红书帖子(好物推荐+技术揭秘两种风格)、微信公众号文章(…»

AI技术报告社媒宣发一键生成器。输入PDF技术报告,一键生成X推文Thread、 小红书帖子(好物推荐+技术揭秘两种风格)、微信公众号文章(量子位风格), 可选AI配图生成。用法: /宣传 <pdf路径> [--platform x|xhs|wechat|all] [--no-image]

ClawHub Agent Skills автор: Christiana v1.0.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 1 371 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генератор публикаций для социальных сетей по техническим отчетам ИИ.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash(curl
    allowed-tools: Read Bash(python *) Bash(curl *) Bash(pip *) Glob Grep Write Edit

Просканировано файлов: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "effort"

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 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 (宣传) не совпадает с папкой (tech-write-assist)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 76
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1371 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 145 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 76 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill largely does what it advertises, but users should review it because it can install Python packages and may automatically use local image API keys to send report-derived prompts to third-party services.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.