SKILLEMALL.ai

BC xiaohongshu-full-auto

🚀 Полностью автоматизированный рабочий процесс для медиа-самообслуживания в Xiaohongshu, от сбора горячих тем → анализа тем → генерации текстов → генерации обложек → автоматической публикации, полный цикл автоматической обработки создания контента для Xiaohongshu. Подходит для блогеров-самообслуживания, игроков с подработкой, контент-студий для массового производства контента для Xiaohongshu. Ключевые слова для активации: "полностью автоматический Xiaohongshu", "создание контента для Xiaohongshu", "автоматическая публикация в Xiaohongshu", "горячие тренды Xiaohongshu", "массовое создание для Xiaohongshu", "xiaohongshu auto".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«🚀 小红书全链路自动化自媒体工作流,从热点抓取 → 选题分析 → 文案生成 → 封面图生成 → 自动发布,一条龙全自动搞定小红书内容创作。…»

🚀 小红书全链路自动化自媒体工作流,从热点抓取 → 选题分析 → 文案生成 → 封面图生成 → 自动发布,一条龙全自动搞定小红书内容创作。适合自媒体博主、副业玩家、内容工作室批量生产小红书内容。触发关键词:"全自动小红书", "小红书创作", "小红书自动发布", "小红书热榜", "批量做小红书", "xiaohongshu auto"。

ClawHub Agent Skills автор: guanlansss v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 663 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

🚀 Полностью автоматизированный рабочий процесс для медиа-самообслуживания в Xiaohongshu, от сбора горячих тем → анализа тем → генерации текстов → генерации…

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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: 7. 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: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 663 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 172 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is aimed at Xiaohongshu automation, but it asks for sensitive account credentials and can auto-publish public posts without enough review safeguards or fully reviewable publishing code.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.