SKILLEMALL.ai

BF wechat-article-assistant

Помощник по синхронизации статей WeChat Official Account и извлечению деталей. Поддерживает вход в бэкэнд WeChat Official Account, поиск и добавление WeChat Official Accounts, синхронизацию списка статей, извлечение деталей одной статьи или одного аккаунта, загрузку изображений из статей, настройку прокси, экспорт сводки последних статей и отчета в формате Markdown. Используется для таких сценариев, как «проверить последние статьи», «извлечь детали статьи», «загрузить изображения из статей WeChat Official Account», «синхронизировать статьи указанного WeChat Official Account», «экспортировать сводку по аккаунту».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微信公众号文章同步与详情抓取助手。支持公众号后台登录、搜索与添加公众号、同步文章列表、抓取单篇或单账号文章详情、下载文章图片、配置代理、导出…»

微信公众号文章同步与详情抓取助手。支持公众号后台登录、搜索与添加公众号、同步文章列表、抓取单篇或单账号文章详情、下载文章图片、配置代理、导出最近文章汇总和 Markdown 报告。用于“查最近文章”“抓文章详情”“下载公众号文章图片”“同步指定公众号文章”“按账号导出汇总”等场景。

ClawHub Agent Skills автор: henryczq v0.3.2 MIT-0 36 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 618 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по синхронизации статей WeChat Official Account и извлечению деталей.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/account-classification.md

ПроцедураТексты и документыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/account-classification.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 36. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/account-classification.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/account-classification.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/account-classification.md
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 85
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1618 токенов
  • 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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -325 из 26 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 141 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 85 пунктов
  • +4Есть примеры (26 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 5)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill matches its WeChat article-sync purpose, but it handles reusable WeChat login credentials and can expose sensitive session data through configured gateways, diagnostics, or messaging targets without strong warnings.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.