AC zhihu-to-wechat
Полностью автоматизированный рабочий процесс: выбор темы с горячих трендов Zhihu → генерация статьи для публичного аккаунта в стиле IT-технологий → автоматическое добавление изображений → публикация в сервисном аккаунте WeChat. Этот навык активируется, когда пользователь упоминает "горячие темы Zhihu", "статьи для публичного аккаунта", "напиши мне для публичного аккаунта", "выбор горячих тем", "публикация в WeChat", "IT-технологическая статья", "опубликовать в публичном аккаунте" и подобные сценарии. Подходит для техноблогеров, IT-СМИ и создателей технического контента.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«全自动知乎热榜选题 → IT科技风格公众号文章生成 → 自动配图 → 微信服务号发布工作流。 当用户提到"知乎热点"、"公众号文章"、"帮我…»
全自动知乎热榜选题 → IT科技风格公众号文章生成 → 自动配图 → 微信服务号发布工作流。 当用户提到"知乎热点"、"公众号文章"、"帮我写公众号"、"热榜选题"、"微信推文"、"IT科技文章"、 "发布公众号"等场景时，必须触发此skill。适用于科技博主、IT自媒体、技术内容创作者。
Полностью автоматизированный рабочий процесс: выбор темы с горячих трендов Zhihu → генерация статьи для публичного аккаунта в стиле IT-технологий →…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 3
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 3
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/wechat_publisher.py:73Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)boundary = "----…0gW"
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/wechat_publisher.py:200Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)boundary = "----…0gW"
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/wechat_publisher.py:241Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)boundary = "----…Wxk"
в кавычках
Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
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: 38
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 710 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
- +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
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 145 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.