SKILLEMALL.ai

AB voc-growth-report

Преобразует экспортированные комментарии из социальных сетей — особенно CSV-экспорты Xiaohongshu/小红书 из 社媒助手 — в аналитику VOC, анализ роста, операционные структуры, готовые для Feishu, и ссылки на HTML-отчеты, готовые для руководства. Используйте это всякий раз, когда пользователь хочет анализировать CSV-файлы с комментариями, извлекать настроения/потребности/коммерческие намерения пользователей, сегментировать аудитории, создавать отчеты VOC, генерировать отчеты для принятия решений в формате HTML, создавать библиотеки комментариев Feishu/Bitable или преобразовывать экспорты комментариев в рекомендации по росту. Обязательно используйте этот навык, когда пользователь упоминает 社媒助手, 评论抓取, 评论CSV, VOC分析, 用户需求洞察, 商机分析, 飞书评论库, HTML报告, Trae/Cursor/Claude Code report prompts или запрашивает ссылку вместо необработанного HTML-кода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn exported social media comments — especially Xiaohongshu/小红书 CSV e…»

Turn exported social media comments — especially Xiaohongshu/小红书 CSV exports from 社媒助手 — into VOC insight, growth analysis, Feishu-ready operating structures, and boss-ready HTML report delivery links. Use this whenever the user wants to analyze comment CSVs, extract user sentiment/needs/commercial intent, segment audiences, build VOC reports, generate HTML decision reports, create Feishu/Bitable comment libraries, or turn comment exports into growth recommendations. Make sure to use this skill when the user mentions 社媒助手, 评论抓取, 评论CSV, VOC分析, 用户需求洞察, 商机分析, 飞书评论库, HTML报告, Trae/Cursor/Claude Code report prompts, or asks for a link instead of raw HTML code.

ClawHub Agent Skills автор: happyandlg123321-maker v1.1.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 350 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Преобразует экспортированные комментарии из социальных сетей — особенно CSV-экспорты Xiaohongshu/小红书 из 社媒助手 — в аналитику VOC, анализ роста, операционные…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 130
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1350 токенов
    • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

    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)
    • -44 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 662 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 130 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a legitimate comment-analysis/reporting skill, but it needs review because it handles identifiable comment-export data and encourages file/server delivery without clear user controls.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.