SKILLEMALL.ai

AC x-article-reader

Чтение статей X (Twitter) вслух с использованием преобразования текста в речь macOS. Принимает URL статьи X и читает ее содержимое вслух. Автоматически определяет китайский или английский язык и выбирает соответствующий голос. Используйте, когда пользователь говорит "读出来", "朗读", "read aloud", "read this X article" или предоставляет URL x.com/articles и хочет, чтобы он был озвучен.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read X (Twitter) Articles aloud using macOS text-to-speech. Accepts an…»

Read X (Twitter) Articles aloud using macOS text-to-speech. Accepts an X Article URL and reads the content out loud. Automatically detects Chinese vs English and picks the appropriate voice. Use when user says "读出来", "朗读", "read aloud", "read this X article", or provides an x.com/articles URL and wants it spoken.

ClawHub Agent Skills автор: Bob v0.1.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 474 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Чтение статей X (Twitter) вслух с использованием преобразования текста в речь macOS.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 474 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 314 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill appears to read X articles aloud as claimed, but it stores a reusable X login session and opens user-supplied URLs in that logged-in browser without tight safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.