SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC ClawHub Skill Growth Engine

AI-оптимизатор роста навыков ClawHub v2.0 — анализирует отзывы, отслеживает 2026 трендовых тем (AI Agent, MCP, видео SEO), переписывает заголовки/описания для максимального количества загрузок и звезд. Поддерживает промпты для миниатюр видео, кроссплатформенную социальную синдикацию и отслеживание метрик роста. Триггеры: clawhub optimization, skill growth, SEO, stars, downloads, review analysis, trending keywords, skill improvement, GitHub stars strategy, video SEO, social media integration, thumbnail generation.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered ClawHub skill growth optimizer v2.0 — analyzes reviews, tra…»

AI-powered ClawHub skill growth optimizer v2.0 — analyzes reviews, tracks 2026 trending topics (AI Agent, MCP, video SEO), rewrites titles/descriptions for maximum downloads and stars. Supports video thumbnail prompts, cross-platform social syndication, and growth metrics tracking. Triggers: clawhub optimization, skill growth, SEO, stars, downloads, review analysis, trending keywords, skill improvement, GitHub stars strategy, video SEO, social media integration, thumbnail generation.

ClawHub Agent Skills автор: lingfeng-19 v2.1.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 6 934 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

AI-оптимизатор роста навыков ClawHub v2.0 — анализирует отзывы, отслеживает 2026 трендовых тем (AI Agent, MCP, видео SEO), переписывает заголовки/описания для…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураGitHubМедиа и видеоДанные и аналитикаМаркетингтип 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
C
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
46
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: AI-powered ClawHub skill growth optimizer v2.0 — analyzes reviews,… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6934 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "capabilities"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 662): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ClawHub Skill Growth Engine) не совпадает с папкой (clawhub-skill-optimizer)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6934 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 8, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter

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)
  • -270 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 488 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 46.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an advisory ClawHub growth/SEO skill that requests no tools and does not auto-run code, though users should treat its sample API and install snippets as examples requiring review.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 15 сент. 2026 г.