SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC hotspot-article-generator

Используется, когда пользователю нужно отслеживать горячие темы и создавать статьи, имитировать популярные стили письма по заданной теме, оптимизировать качество/запрещенный контент/SEO существующих статей или когда требуется готовый текст + причины популярности + необязательный выбор обложки и адаптация для разных платформ; Краткое описание возможностей: параллельный анализ горячих тем и конкурентов, создание текстов в разных стилях и дифференцированный вывод, автоматизированный контроль качества и замкнутый цикл исправления, рекомендации по обложке и публикации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户需要追热点产出稿件、围绕指定话题仿爆款写法、对已有文章做质量/违禁/SEO 优化、或需要成稿+爆款理由+可选封面与多平台适配方案时使用…»

当用户需要追热点产出稿件、围绕指定话题仿爆款写法、对已有文章做质量/违禁/SEO 优化、或需要成稿+爆款理由+可选封面与多平台适配方案时使用； 能力摘要：热点与竞品并行分析、多风格成稿与差异化输出、自动化质检与修复闭环、封面与发布建议。

ClawHub Agent Skills автор: if530770 v1.0.2 MIT-0 11 файлов тело ≈ 737 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Используется, когда пользователю нужно отслеживать горячие темы и создавать статьи, имитировать популярные стили письма по заданной теме, оптимизировать…

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

ГенераторТексты и документыМаркетингИнфраструктуратип 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
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
66
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 · 7

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 7
  • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/check_prohibited_words.py:23
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "political": "5Y+N5YW…aUv+W6nH…ol4/ni6x…S6i+S7tg==",
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/check_prohibited_words.py:25
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "violence": "5oGQ…W8j+iireWHuw==",
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/check_prohibited_words.py:29
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "crime": "6LSp5q+SfOW…e7j+iQpQ==",
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/check_prohibited_words.py:31
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "social_sensitive": "576k…WKm+aJp+azlX…85Z+O566…v4E=",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/check_prohibited_words.py:31
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "social_sensitive": "576k…WKm+aJp+azlX…85Z+O566…v4E=",
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/check_prohibited_words.py:33
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "platform_sensitive": "5b6u5L+h5Y+3fOWKoOW+ruS/oXzm…G5Y+WfOW…G5Y+W",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/check_prohibited_words.py:37
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    _RISK_B64 = "5bCB…aKl+iurn…mJM="
    в кавычках

Просканировано файлов: 11. 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: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 737 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 118: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed content-writing workflow skill, with some automation to watch around web searches and cover image generation.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 5 июн. 2026 г.