SKILLEMALL.ai

AC wechat-miniprogram-helper

Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет создавать, разрабатывать, отлаживать или публиковать WeChat Mini Program (мини-приложение WeChat) — от создания проекта до отправки на проверку и выпуска. Он охватывает архитектуру с двумя потоками, структуру страницы из четырех файлов (wxml/wxss/js/json), единицы rpx, setData, Canvas 2D, распространенные ошибки (invalid app.json disableScroll, "ctx is not defined", jank/тормоза), учетные записи AppID и тестовые, разрешения для участников программы опыта, а также рабочий процесс загрузки/проверки/выпуска. Ключевые фразы включают "微信小程序", "сделать мини-приложение", "запустить мини-приложение", "ошибка мини-приложения", "выпустить мини-приложение", "права участника опыта мини-приложения".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when a user wants to build, develop, debug,…»

This skill should be used when a user wants to build, develop, debug, or publish a WeChat Mini Program (微信小程序), from scaffolding a project to submitting it for review and release. It covers the dual-thread architecture, the four-file page structure (wxml/wxss/js/json), rpx units, setData, Canvas 2D, common errors (invalid app.json disableScroll, "ctx is not defined", jank/卡顿), AppID vs test accounts, experience-member permissions, and the upload/review/release workflow. Trigger phrases include "微信小程序", "做个小程序", "小程序上线", "小程序报错", "小程序发布", "小程序体验权限".

ClawHub Agent Skills автор: haohao642 v0.1.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 861 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 8 ч назад

Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет создавать, разрабатывать, отлаживать или публиковать WeChat Mini Program (мини-приложение WeChat) —…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 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: 5, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (wechat-miniprogram-helper) не совпадает с папкой (wb-skill-wechat-miniprogram-helper-skill)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 861 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

    • +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 554 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent WeChat Mini Program helper that writes a small scaffold project only when invoked for that purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 сент. 2026 г.