SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC md-wechat

Навык преобразования документов Markdown в формат публикаций WeChat. Используется, когда пользователю нужно отформатировать файл Markdown в виде статьи для WeChat. Поддерживает настройку пользовательских тем, шрифтов, цветов, подсветки кода и т. д. Триггеры: 微信排版, 公众号格式, md转微信, markdown转wechat, 公众号文章.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将 Markdown 文档转换为微信公众号格式的技能。当用户需要将 Markdown 文件排版为微信公众号文章格式时使用此技能。支持自定义主…»

将 Markdown 文档转换为微信公众号格式的技能。当用户需要将 Markdown 文件排版为微信公众号文章格式时使用此技能。支持自定义主题、字体、颜色、代码高亮等配置。触发词：微信排版、公众号格式、md转微信、markdown转wechat、公众号文章。

ClawHub Agent Skills автор: italks v0.1.1 MIT-0 13 файлов тело ≈ 1 948 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Навык преобразования документов Markdown в формат публикаций WeChat.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:138
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "integrity": "sha5…bKX+KS9G…yMA/NhKJ…RGz/Q==",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:148
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "integrity": "sha5…GD3+82K6JgJlm/Y+KI92…no5+4jh9sw==",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:220
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "integrity": "sha5…Wwy+ghLE…vfU/YnxW…fdg==",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:341
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "integrity": "sha5…2BV+FY5ZFezP/ypmwayk68+NzzA…NFD/uUmBJuGoXw==",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:395
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "integrity": "sha5…vZS+VIDU…jX4+qx9M…saQ==",
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/convert.js:290
    Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
    args: ['--no-sandbox', '--disable-setuid-sandbox']
    детекторстрока в коде

Просканировано файлов: 13. 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 51/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 51
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1948 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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

  • +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
  • -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 129 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Markdown-to-WeChat formatter is coherent, but it can automatically install software and run browser-based rendering during normal conversion, so users should review it before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.