SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC viral-article-deconstructor

Глубокий анализ популярных статей, изучение их ключевых идей, стратегий убеждения, триггеров эмоций, золотых цитат и языкового стиля. Подходит для анализа контента с высоким трафиком, изучения техник написания популярных статей и исследований контент-маркетинга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«深度拆解爆款文章，分析其核心观点、说服策略、情绪触发点、金句及语言风格。适用于分析高流量内容、学习爆款写作技巧以及内容营销研究。…»

深度拆解爆款文章，分析其核心观点、说服策略、情绪触发点、金句及语言风格。适用于分析高流量内容、学习爆款写作技巧以及内容营销研究。

ClawHub Agent Skills автор: Rainman v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 334 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Глубокий анализ популярных статей, изучение их ключевых идей, стратегий убеждения, триггеров эмоций, золотых цитат и языкового стиля.

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

ПроцедураТексты и документыИнфраструктуратип 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
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
65
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

Чем это грозит

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

Обфускация средняя серьёзность

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

Если установить

В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.

Автору

Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.

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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Обфускация obf-base64-blob url-to-markdown/mp.weixin.qq.com/page.md:11
    Длинный blob, похожий на base64
    ![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_jpg/jlfc…bEg/640?wx_fmt=jpeg&from=…&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=…)
  • средняя Обфускация obf-base64-blob url-to-markdown/mp.weixin.qq.com/page.md:13
    Длинный blob, похожий на base64
    ![图片](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/AuEr…fFY/640?wx_fmt=png&from=…&tp=webp&wxfrom=5&wx_la

Просканировано файлов: 4. 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")

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: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 334 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 64: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only Chinese writing-analysis skill with no code execution, credentials, persistence, or hidden system access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.