SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC zhihu-for-opencode

Используйте платформу Zhihu Open Platform для поиска контента на Zhihu и во всей сети, получения списка популярных тем, вызова Zhihu Direct Answer или чтения собственных творений, подписок и избранного текущего пользователя на Zhihu. Используйте, когда пользователь упоминает поиск Zhihu, мнения сообщества, реальный опыт, горячие темы, список популярных тем, Zhihu Direct Answer, мои данные на Zhihu, мои подписки, мои избранные, Open Platform, API, MCP, Access Secret, или запрашивает просмотр, установку и настройку навыка Zhihu. Для глубоких исследований в первую очередь возвращаются исходные источники поиска; личные данные считываются только в минимально необходимом объеме для выполнения задачи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用知乎开放平台搜索知乎和全网内容、获取热榜、调用知乎直答，或读取当前用户自己的知乎创作、关注与收藏。用户提到知乎搜索、社区观点、真实经验、…»

使用知乎开放平台搜索知乎和全网内容、获取热榜、调用知乎直答，或读取当前用户自己的知乎创作、关注与收藏。用户提到知乎搜索、社区观点、真实经验、热点、热榜、知乎直答、我的知乎内容、我的关注、我的收藏、开放平台、API、MCP、Access Secret，或要求查看、安装和配置知乎 Skill 时使用。深度研究优先返回搜索原始来源；本人数据只读取完成任务所需的最小范围。

ClawHub Agent Skills автор: Jeff Yang v1.0.0 MIT-0 13 файлов · 4 скрипта тело ≈ 1 125 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте платформу Zhihu Open Platform для поиска контента на Zhihu и во всей сети, получения списка популярных тем, вызова Zhihu Direct Answer или чтения…

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

ИнтеграцияИИ и агентытип 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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
79
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-execpolicy-bypass references/cli.md:29
    Запуск PowerShell с обходом execution policy
    powershell -ExecutionPolicy Bypass -File <skill-dir>/scripts/run.ps1 status
  • средняя Опасные команды cmd-execpolicy-bypass references/cli.md:39
    Запуск PowerShell с обходом execution policy
    powershell -ExecutionPolicy Bypass -File <skill-dir>/scripts/setup.ps1
  • средняя Опасные команды cmd-execpolicy-bypass SKILL.md:24
    Запуск PowerShell с обходом execution policy
    powershell -ExecutionPolicy Bypass -File <skill-dir>/scripts/run.ps1 status

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 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: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1125 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 183 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Zhihu CLI/API skill whose install and credential behavior is purpose-aligned, but users should treat the Access Secret as a sensitive credential.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 17 авг. 2026 г.