SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC wechat-manager

Интеллектуальный помощник WeChat: автоматические ответы, классификация сообщений, анализ истории чатов, управление контактами. Триггеры: WeChat, групповой чат, лента друзей, официальный аккаунт, история чатов, контакты, стикеры, мини-программы, красные конверты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微信智能管家：自动回复、消息分类、聊天记录分析、联系人管理。Trigger on: 微信, WeChat, 群聊, 朋友圈, 公众号, 聊天…»

微信智能管家：自动回复、消息分类、聊天记录分析、联系人管理。Trigger on: 微信, WeChat, 群聊, 朋友圈, 公众号, 聊天记录, 联系人, 表情包, 小程序, 红包.

ClawHub Agent Skills автор: clawto v1.0.0 MIT-0 9 файлов · 1 скрипт тело ≈ 341 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 23 ч назад

Интеллектуальный помощник WeChat: автоматические ответы, классификация сообщений, анализ истории чатов, управление контактами.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураРазработкатип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 9. 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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 341 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 92: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This WeChat skill is purpose-built for chat management, but it needs Review because it handles private messages, contacts, monitoring, and auto-reply rules without clear consent or safety limits.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.