SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC social-media-monitor

Инструмент анализа общественного мнения в социальных сетях — доступный помощник для мониторинга общественного мнения для брендов, продавцов электронной коммерции и операционных менеджеров. Поддерживает мониторинг по ключевым словам, предупреждение о негативе и анализ тенденций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«社交媒体舆情分析工具 - 品牌方/电商卖家/运营人员的平价舆情监控助手，支持关键词监测、负面预警、声量趋势分析…»

社交媒体舆情分析工具 - 品牌方/电商卖家/运营人员的平价舆情监控助手，支持关键词监测、负面预警、声量趋势分析

ClawHub Agent Skills автор: Crystaria v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 790 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Инструмент анализа общественного мнения в социальных сетях — доступный помощник для мониторинга общественного мнения для брендов, продавцов электронной…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:73
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "integrity": "sha5…GLi+2W/6ao+6Y7gu/RCwR…Kng==",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:252
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…GLw+xYSd…cqA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:307
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "integrity": "sha5…FrF+LTRo…W3g==",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:316
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "integrity": "sha5…A6j+hAmM…GbS+kf5c…csw==",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:325
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "integrity": "sha5…5bm+c2gQ…aG5+esrLODihIorn+Pe6F…dXA==",
    в кавычках

Просканировано файлов: 9. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 60
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1790 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • +3Длина description 55: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local CSV-based social media monitoring tool, and its local file writes match its documented reporting and settings features.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.