SKILLEMALL.ai

BC guaikei-detail

Запрос информации о заметках XHS | Введите ссылку на заметку Xiaohongshu, чтобы получить полную информацию о заметке: заголовок, текст, изображения/видео, теги, время публикации, данные взаимодействия (лайки/коллекции/комментарии), информацию об авторе и т. д. Возвращает структурированный JSON, подходящий для глубокого анализа и контент-анализа отдельных популярных заметок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«xhs笔记详情查询|输入小红书笔记链接,获取笔记完整信息:标题、正文、图片/视频、标签、发布时间、互动数据(点赞/收藏/评论数)、作者信息等…»

xhs笔记详情查询|输入小红书笔记链接,获取笔记完整信息:标题、正文、图片/视频、标签、发布时间、互动数据(点赞/收藏/评论数)、作者信息等,返回结构化JSON,适合对单篇爆款笔记做深度拆解与内容分析

ClawHub Agent Skills автор: engheng-art v1.0.0 MIT-0 21 файл тело ≈ 1 214 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Запрос информации о заметках XHS | Введите ссылку на заметку Xiaohongshu, чтобы получить полную информацию о заметке: заголовок, текст, изображения/видео…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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: 21. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 82
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1214 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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 100: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -227 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 82 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill does not show malicious behavior, but it needs review because its headline describes single-note lookup while the package also supports broad search, profile-post collection, third-party API use, and automatic local result storage.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 9 авг. 2026 г.