SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC xhs-note-downloader-guaikei

Получение публичных работ блогера Xiaohongshu и реальных данных о лайках/комментариях/сохранениях для отдельных постов для оценки их вовлеченности. Используется для отбора KOL в Xiaohongshu, проверки данных блогера или подготовки основы для принятия решений о сотрудничестве. Подходит, даже если пользователь не упоминал "KOL", но хочет узнать реальный уровень вовлеченности блогера Xiaohongshu. Не используется для оценки количества подписчиков или внутренних данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«获取小红书博主公开作品及单篇笔记的真实点赞/评论/收藏数据，评估其互动质量。当用户要筛选小红书 KOL、判断博主数据是否注水、或为合作决策准…»

获取小红书博主公开作品及单篇笔记的真实点赞/评论/收藏数据，评估其互动质量。当用户要筛选小红书 KOL、判断博主数据是否注水、或为合作决策准备依据时使用本技能；即使用户没提"KOL"，只要想了解某个小红书博主的真实互动水平也适用。不用于粉丝数估算或后台数据。

ClawHub Agent Skills автор: engheng-art v1.0.0 MIT-0 24 файла тело ≈ 941 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Получение публичных работ блогера Xiaohongshu и реальных данных о лайках/комментариях/сохранениях для отдельных постов для оценки их вовлеченности.

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
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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "name_cn"

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: 35
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 941 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 129 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 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: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Xiaohongshu public-data retrieval tool, but users should understand it sends queries and URLs to guaikei.com and saves results locally.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 авг. 2026 г.