SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC note-publisher

Универсальная платформа «Публикация графических заметок»: преобразует локальные тексты в формате markdown и изображения в графические заметки (с возможностью обратного поиска note_id) через указанный вами бэкэнд MCP. Отвечает только за вход и организацию публикации, не занимается созданием контента; не привязан к какой-либо конкретной платформе, адрес бэкэнда настраивается пользователем. Ключевые слова: публикация графических заметок, публикация заметок, публикация заметок в соцсетях, вход и публикация, повторная попытка при неудачной публикации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通用「图文笔记发布」框架：把本地 markdown 文案 + 配图，通过你指定的 MCP 发布后端，一键发布为图文笔记（含 note_id…»

通用「图文笔记发布」框架：把本地 markdown 文案 + 配图，通过你指定的 MCP 发布后端，一键发布为图文笔记（含 note_id 回查）。 只负责登录与发布编排，不碰内容创作；不绑定任何特定平台，后端地址由用户自己配置。 触发词：图文笔记发布、笔记发布、社交笔记发布、登录发布、发布失败重试。

ClawHub Agent Skills автор: dqsjqian v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 557 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Универсальная платформа «Публикация графических заметок»: преобразует локальные тексты в формате markdown и изображения в графические заметки (с возможностью…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 6. 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 "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "disable"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 557 токенов

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 151 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a coherent publishing helper, but it can send local note content and images to a user-chosen backend and bulk-publish without a confirmation step.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.