SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC ghost-publishing-pro

Публикация в Ghost без интерфейса. Пишите, проверяйте и автоматизируйте всю вашу работу в Ghost из вашего ИИ-workflow — 17 рабочих процессов, охватывающих публикацию статей, пакетный импорт, аудит работоспособности сайта, эффективность электронной почты, массовую отправку выдержек и исправление индексации GSC. Только Admin API. Без браузера, без панели управления, без переключения контекста.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Headless Ghost publishing. Write, audit, and automate your entire Ghos…»

Headless Ghost publishing. Write, audit, and automate your entire Ghost operation from your AI workflow — 17 workflows covering article publishing, batch imports, site health audits, email performance, bulk excerpt push, and GSC indexing repair. Admin API only. No browser, no dashboard, no context switching.

ClawHub Agent Skills автор: High Noon Office v2.5.3 MIT-0 4 файла тело ≈ 4 487 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Публикация в Ghost без интерфейса.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияТексты и документыИнфраструктураДанные и аналитикатип 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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

  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: 4. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "credentials"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "binaries"

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 29, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 8
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4487 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 309 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a Ghost publishing helper, but its docs expand beyond the stated Admin API-only scope into browser code injection, external webhook/data sharing, persistent automation, and broader credentials.
LLM: suspicious (high) · 25 авг. 2026 г.