SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC blogger-auto-follow

Составление списка потенциальных блогеров на основе предоставленных пользователем изображений или текста и выполнение массовой подписки на указанной платформе (до 30 человек за раз) в видимом браузере после явного подтверждения пользователем. Применяется в сценариях, когда пользователь четко указал платформу, список и количество; не используется для обхода ограничений платформы или для автоматической работы без присмотра.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从用户提供的图片或文本中整理博主候选名单，并在用户一次明确确认后， 在可见浏览器中对固定名单执行单平台批量关注（每批最多 30 位）。适用于…»

从用户提供的图片或文本中整理博主候选名单，并在用户一次明确确认后， 在可见浏览器中对固定名单执行单平台批量关注（每批最多 30 位）。适用于用户 已明确指定平台、名单与数量的场景；不用于规避平台限制或无人值守操作。

ClawHub Agent Skills автор: helloyxs v0.1.2 MIT-0 35 файлов тело ≈ 326 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Составление списка потенциальных блогеров на основе предоставленных пользователем изображений или текста и выполнение массовой подписки на указанной платформе…

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

ПроцедураРазработкатип 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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
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: 31. 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: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 326 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 107: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -33 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill performs confirmed, visible-browser social follow batches and keeps local records as disclosed, but users should understand it reuses platform login profiles and stores a local followed-account archive.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 19 авг. 2026 г.