SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD guaikei-xhs-tool

Навык получения общедоступных данных Xiaohongshu. Основное: извлечение поиска по ключевым словам, деталей заметок, комментариев к заметкам и списка работ блогеров Xiaohongshu в структурированный JSON; до 10 000 записей за раз; требуется GUAIKEI_API_TOKEN; только общедоступные данные, без состояния входа/личного контента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书公开数据获取技能｜核心：把小红书关键词搜索、笔记详情、笔记评论、博主作品列表抓取为结构化 JSON；一次最多 1W 条；需 GUAIK…»

小红书公开数据获取技能｜核心：把小红书关键词搜索、笔记详情、笔记评论、博主作品列表抓取为结构化 JSON；一次最多 1W 条；需 GUAIKEI_API_TOKEN；仅公开数据，不含登录态/私密内容

ClawHub Agent Skills автор: engheng-art v1.0.0 MIT-0 24 файла тело ≈ 2 067 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Навык получения общедоступных данных Xiaohongshu.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураПоддержка клиентовтип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 94
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2067 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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 99: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -234 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 94 пунктов
  • +4Есть примеры (5 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: clean
This skill is a disclosed command-line integration for collecting public Xiaohongshu data through a third-party API, with manageable privacy and credential-handling caveats.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 авг. 2026 г.