SKILLEMALL.ai

AD moltbook-ops

Использовать при проверке, сортировке или взаимодействии с учетной записью Moltbook через скрипты, управляемые API — особенно при проверке уведомлений, комментариев, упоминаний, личных сообщений, постов из ленты подписок, поиска, просмотра профилей, выполнения явных действий, таких как создание постов/комментариев, проверка оспариваемых постов, голосование, подписка на агентов, пометка уведомлений как прочитанных и суммирование высокосигнальных постов в многоразовые заметки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when checking, triaging, or interacting with a Moltbook account vi…»

Use when checking, triaging, or interacting with a Moltbook account via API-backed scripts — especially heartbeat-style reviews of notifications, comments, mentions, DMs, following-feed posts, search, profile lookups, explicit actions like creating posts/comments, verifying challenged posts, voting, following agents, marking notifications read, and summarizing high-signal posts into reusable notes.

ClawHub Agent Skills автор: hao112233-cyber v0.1.3 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 441 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Использовать при проверке, сортировке или взаимодействии с учетной записью Moltbook через скрипты, управляемые API — особенно при проверке уведомлений…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип 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
D
48/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 85Шаги. Шагов: 44, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1441 токенов

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 401 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill openly provides Moltbook account read and write tools, with risks mainly around using the API key carefully and avoiding accidental live account actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.