CF clawhub-daily
Ежедневно сканирует глобальную платформу ClawHub Skill (500 навыков) и с помощью 6-мерного рекомендательного алгоритма предлагает пользователям 8 ценных, уникальных и заслуживающих внимания AI Agent Skill, отправляя полную сводку по разным каналам. Описание экспорта данных (с согласия пользователя): - Feishu (Lark): облачный документ + карточные сообщения (автоматическая отправка при наличии учетных данных, пропуск при их отсутствии). - База знаний Tencent IMA: официальная отправка через OpenAPI (способ A, автоматическая отправка при наличии учетных данных); автоматический вызов, если установлен ima-skill CLI (способ B). - Локальное хранилище Obsidian: подкаталог inbox/clawhub-daily/ (включено по умолчанию, запись только на локальный диск). При невозможности записи в vault резервное копирование в подкаталог saved/ скрипта. - Локальный файл: файл сводки data/recommended/*.md (включено по умолчанию, запись только на локальный диск). Поведение отправки: исполнитель пробует все каналы, каждый канал обрабатывается независимо с помощью try/except; при наличии учетных данных отправляет, при их отсутствии пропускает; сбой на одном канале не блокирует другие. Источники учетных данных (приоритет: параметры CLI > переменные окружения > config.json): - Feishu: переменные окружения FEISHU_APP_ID / FEISHU_APP_SECRET / FEISHU_USER_OPEN_ID или references/config.json. - IMA: переменные окружения IMA_OPENAPI_CLIENTID / IMA_OPENAPI_APIKEY или references/config.json. - Obsidian: переменная окружения OBSIDIAN_VAULT_PATH (по умолчанию E:\Obsidian\md\inbox\clawhub-daily). При отсутствии каких-либо учетных данных генерируются только локальные файлы, внешняя отправка не выполняется. Этот навык во время выполнения не считывает GH_TOKEN, GITHUB_TOKEN или другие переменные окружения, не связанные с функцией рекомендаций (GH_TOKEN используется только для обслуживания при выпуске новых версий, см. docs/PUBLISHING_GUIDE.md). 🔐 Заявление о разрешениях (capabilities): - network (обязательно): доступ к API ClawHub (wry-manatee-359.convex.cloud) для получения данных; при наличии учетных данных доступ к API Feishu (open.feishu.cn) и API IMA (ima.qq.com) для отправки сводок. - filesystem (обязательно): запись в data/snapshots/ (исходные данные), data/recommended/ (сводки), Obsidian vault inbox/clawhub-daily/ (копии сводок), saved/ (резервное копирование при невозможности записи в vault). - env_vars (опционально): FEISHU_APP_ID / FEISHU_APP_SECRET / FEISHU_USER_OPEN_ID / IMA_OPENAPI_CLIENTID / IMA_OPENAPI_APIKEY / OBSIDIAN_VAULT_PATH. При отсутствии конфигурации генерируются только локальные файлы. - subprocess (опционально): в режиме auto при сбое официального API может вызываться команда ima-skill CLI (требуется предварительная установка пользователем). Не запрашиваемые разрешения: выполнение shell (кроме ima-skill CLI), сбор системной информации, чтение учетных данных GitHub (GH_TOKEN), произвольный доступ к файловой системе. Сценарии запуска: - Пользователь хочет ежедневно/по расписанию получать сводку рекомендаций ClawHub Skill. - Пользователь хочет отслеживать последние тенденции Skill в экосистеме AI Agent. - Пользователь хочет получать рекомендации, соответствующие болевым точкам (автоматизация офиса/инструменты разработки/создание контента/сбор данных/улучшение AI/китайская поддержка/финансовый анализ). - Пользователь хочет избежать повторных рекомендаций, с учетом 7-дневного межмерного устранения дубликатов. Основные возможности: - Реальный сбор Top 500 Skill ClawHub (на основе Convex API, 0 затрат токенов). - Адаптация к новой структуре данных API (stats.installs / categories / badges.verified / changelog). - 6-мерная полная рекомендация: trending / quality / newcomers / panorama / actively_maintained / verified. - Стратегия снижения: автоматическое смягчение пороговых значений при недостаточном количестве кандидатов (fallback_fn). - Опциональное измерение: автоматический пропуск, если кандидат verified равен 0, не занимает квоту. - 7-дневное межмерное устранение дубликатов, чтобы избежать повторных рекомендаций. - Отображение устранения дубликатов по болевым точкам: один и тот же Skill отображается только в первом соответствующем сценарии. - Отображение changelog: Skill с недавними изменениями отображает поле "недавние изменения". - Взвешивание болевых точек: персонализированная сортировка на основе библиотеки из 7 сценариев. - Многоканальная отправка: облачный документ Feishu + Top 5 карточных сообщений.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«每日扫描 ClawHub 全球 Skill 平台（500 个 Skill），通过 6 维度全维度推荐算法 为用户推荐 8 个有价值、不重复、…»
每日扫描 ClawHub 全球 Skill 平台（500 个 Skill），通过 6 维度全维度推荐算法 为用户推荐 8 个有价值、不重复、值得关注的 AI Agent Skill，并通过多渠道推送完整简报。 数据出口说明（用户知情同意）： - 飞书（Lark）：云文档 + 卡片消息（有凭证时自动推送，无凭证时跳过） - 腾讯 IMA 知识库：官方 OpenAPI 推送（方式 A，有凭证时自动推送）；若安装了 ima-skill CLI 则自动调用（方式 B） - Obsidian 本地 vault：inbox/clawhub-daily/ 子目录（默认开启，仅写入本地磁盘）。vault 不可写时 fallback 到脚本目录 saved/ 子目录 - 本地文件：data/recommended/*.md 简报文件（默认开启，仅写入本地磁盘） 推送行为：executor 会尝试所有渠道，每个渠道独立 try/except，有凭证则推送，无凭证则跳过，一处失败不阻断其他渠道。 凭证来源（优先级：CLI 参数 > 环境变量 > config.json）： - 飞书：FEISHU_APP_ID / FEISHU_APP_SECRET / FEISHU_USER_OPEN_ID 环境变量，或 references/config.json - IMA：IMA_OPENAPI_CLIENTID / IMA_OPENAPI_APIKEY 环境变量，或 references/config.json - Obsidian：OBSIDIAN_VAULT_PATH 环境变量（默认 E:\Obsidian\md\inbox\clawhub-daily） 未配置任何凭证时仅生成本地文件，不执行外部推送。 本技能运行时不读取 GH_TOKEN、GITHUB_TOKEN 或其他与推荐功能无关的环境变量（GH_TOKEN 仅用于维护者发布新版本，见 docs/PUBLISHING_GUIDE.md）。 🔐 权限声明（capabilities）： - network（必需）：访问 ClawHub API（wry-manatee-359.convex.cloud）抓取数据；有凭证时访问飞书 API（open.feishu.cn）和 IMA API（ima.qq.com）推送简报 - filesystem（必需）：写入 data/snapshots/（原始数据）、data/recommended/（简报）、Obsidian vault inbox/clawhub-daily/（简报副本）、saved/（vault 不可写时的 fallback） - env_vars（可选）：FEISHU_APP_ID / FEISHU_APP_SECRET / FEISHU_USER_OPEN_ID / IMA_OPENAPI_CLIENTID / IMA_OPENAPI_APIKEY / OBSIDIAN_VAULT_PATH。未配置时仅生成本地文件 - subprocess（可选）：auto 模式下若官方 API 失败，可能调用 ima-skill CLI 命令（需用户预装） 不申请的权限：shell 执行（除 ima-skill CLI 外）、系统信息收集、GitHub 凭证读取（GH_TOKEN）、任意文件系统访问 触发场景： - 用户希望每日/定时收到 ClawHub Skill 推荐简报 - 用户希望跟踪 AI Agent 生态的最新 Skill 趋势 - 用户希望按痛点场景（自动化办公/开发工具/内容创作/数据采集/AI 增强/中文支持/金融分析）匹配推荐 - 用户希望避免重复推荐，结合 7 天跨维度去重 核心能力： - 真实抓取 ClawHub Top 500 Skill（基于 Convex API，0 token 消耗） - 适配新 API 数据结构（stats.installs / categories / badges.verified / changelog） - 6 维度全维度推荐：trending / quality / newcomers / panorama / actively_maintained / verified - 降级策略：候选不足时自动放宽阈值（fallback_fn） - optional 维度：verified 候选为 0 时自动跳过，不占配额 - 7 天跨维度去重，避免重复推荐 - 痛点匹配去重展示：同一 Skill 只在第一个命中场景展示 - changelog 展示：有最近变更摘要的 Skill 展示"最近变更"字段 - 痛点加权：基于 7 大场景库个性化排序 - 多渠道推送：飞书云文档 + Top 5 卡片消
Ежедневно сканирует глобальную платформу ClawHub Skill (500 навыков) и с помощью 6-мерного рекомендательного алгоритма предлагает пользователям 8 ценных…
Как процесс F 36/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/config.json, references/config.local.json
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Сократите description до 1024 символов.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 2065 символов, лимит 1024 - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/config.json - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/config.local.json - заметка
description-budgetdescription занимает 2065 из общего бюджета ~15000 символов на все скиллы - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary"
Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/config.json, references/config.local.json
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (clawhub-daily) не совпадает с папкой (skill-daily)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 64
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1354 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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 2064: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -31 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 8)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 29.