SKILLEMALL.ai

BD xhs-topic-analysis-v2

Используется, когда пользователю требуется планирование тем для Xiaohongshu, выбор тем для контента Xiaohongshu, планирование тем для Xiaohongshu, разбор тем для вирусного контента, планирование углов контента или организация материалов для тем. Предназначен для операторов контента, исследователей брендов и создателей контента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户需要做小红书选题、小红书内容选题、小红书选题策划、爆款选题拆解、内容角度规划或选题素材整理时使用。面向内容运营、品牌调研和创作者。…»

当用户需要做小红书选题、小红书内容选题、小红书选题策划、爆款选题拆解、内容角度规划或选题素材整理时使用。面向内容运营、品牌调研和创作者。

ClawHub Agent Skills автор: DevinChen2014 v0.1.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 900 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используется, когда пользователю требуется планирование тем для Xiaohongshu, выбор тем для контента Xiaohongshu, планирование тем для Xiaohongshu, разбор тем…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. 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 "source_client"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source_platform"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source_skill"

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 900 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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 68: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill is a read-only Xiaohongshu topic-research helper, but it tells agents to preserve tokenized result URLs, so users should treat shared links as potentially sensitive.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 14 авг. 2026 г.