SKILLEMALL.ai

AC guaikei-rednote-ops

Отдельно извлекает комментарии к заметкам Xiaohongshu, информацию об авторах и данные о взаимодействии для кластеризации мнений и анализа настроений. Используйте, когда пользователь хочет проанализировать, что обсуждается в комментариях к определенной заметке Xiaohongshu, выявить частые отзывы или негативные мнения; подходит, даже если пользователь не сказал «анализ комментариев», но предоставил ссылку на заметку и интересуется отзывами аудитории. Отличие от деталей заметки: извлекаются только комментарии, а не основной текст. Не используется для публикации комментариев или взаимодействия.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«单独获取小红书笔记的评论内容、评论者信息与互动数据,便于观点聚类与情绪分析。当用户想分析某条小红书笔记评论区在讨论什么、识别高频反馈或负面声…»

单独获取小红书笔记的评论内容、评论者信息与互动数据,便于观点聚类与情绪分析。当用户想分析某条小红书笔记评论区在讨论什么、识别高频反馈或负面声音时使用本技能;即使用户没说"评论分析",只要给了笔记链接并关心受众反馈也适用。与笔记详情的区别:只取评论不取正文。不用于发评论或互动。

ClawHub Agent Skills автор: engheng-art v1.0.0 MIT-0 24 файла тело ≈ 1 719 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Отдельно извлекает комментарии к заметкам Xiaohongshu, информацию об авторах и данные о взаимодействии для кластеризации мнений и анализа настроений.

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

ПроцедураПоддержка клиентовтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
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: 24. 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: 52
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1719 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 138 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 52 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: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a disclosed Xiaohongshu data tool, but its top-level description says comment-only while the docs and code expose broader search, note-detail, and creator-post collection.
LLM: suspicious (high) · 11 авг. 2026 г.