SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD Brand Marketing - 品牌热点营销助手

Инструмент для интеллектуального брендингового маркетинга с помощью ИИ: введите название бренда, автоматически соберите данные со всей сети, проанализируйте горячие темы дня, сгенерируйте контент для Xiaohongshu (текст и изображения), с возможностью автоматической публикации в один клик.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 智能品牌营销工具：输入品牌名称，自动采集全网数据、分析当日热点、生成一篇小红书图文内容，支持一键自动发布…»

AI 智能品牌营销工具：输入品牌名称，自动采集全网数据、分析当日热点、生成一篇小红书图文内容，支持一键自动发布

ClawHub Agent Skills автор: qb-claw v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 487 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Инструмент для интеллектуального брендингового маркетинга с помощью ИИ: введите название бренда, автоматически соберите данные со всей сети, проанализируйте…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМаркетингИнфраструктуратип 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%
98
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:91
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "skill-id": "zeel…h69"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:104
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "skill_id": "zeel…h69"
    в кавычках

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Brand Marketing - 品牌热点营销助手) не совпадает с папкой (brandmarketing)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 76
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3487 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
  • -279 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 76 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a real brand-marketing helper, but it saves a billable API key in a predictable local file and can automate public Xiaohongshu posting.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.