SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC article-tuwen

Одноэтапный конвейер: сырье → статья объемом 4000 слов (с обогащением веб-поиском) → 5-9 социальных карточек + текстовая сводка. Активируйте, когда пользователь говорит «转写成图文» или «转换成图文» с URL-адресами/файлами/текстом. Локальные файлы создаются на рабочем столе. Синхронизация с облаком только по желанию. НЕ используйте для оригинального письма, видео или форматирования обычного текста.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«One-shot pipeline: raw material → 4000-word article (with web search e…»

One-shot pipeline: raw material → 4000-word article (with web search enrichment) → 5-9 social cards + text summary. Invoke when user says '转写成图文' or '转换成图文' with URLs/files/text. Local files are created on desktop. Cloud sync is opt-in only. Do NOT use for original writing, video, or plain-text formatting.

ClawHub Agent Skills автор: AI花生 v1.1.2 MIT-0 7 файлов тело ≈ 606 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Одноэтапный конвейер: сырье → статья объемом 4000 слов (с обогащением веб-поиском) → 5-9 социальных карточек + текстовая сводка.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураТексты и документытип 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
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
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

    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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 606 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 307 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed content-conversion workflow that creates local article/card outputs and only uploads generated files to Feishu after user confirmation.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 15 июл. 2026 г.