SKILLEMALL.ai

CD post-bridge

Создание, планирование и управление публикациями в социальных сетях через Instagram, TikTok, YouTube, X, LinkedIn, Facebook, Pinterest, Threads и Bluesky с помощью Post Bridge API. Включает загрузку медиафайлов, создание публикаций, планирование, настройку для конкретных платформ, режим черновика, аналитику и отслеживание результатов публикаций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create, schedule, and manage social media posts across Instagram, TikT…»

Create, schedule, and manage social media posts across Instagram, TikTok, YouTube, X, LinkedIn, Facebook, Pinterest, Threads, and Bluesky via the Post Bridge API. Covers media upload, post creation, scheduling, platform-specific configs, draft mode, analytics, and post result tracking.

ClawHub Agent Skills автор: jack friks v1.1.0 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 6 601 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 8 дн назад

Создание, планирование и управление публикациями в социальных сетях через Instagram, TikTok, YouTube, X, LinkedIn, Facebook, Pinterest, Threads и Bluesky с…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторYouTubeGitHubМаркетингДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 3. 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 body-long тело SKILL.md ≈ 6601 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "last-updated"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 54, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (post-bridge) не совпадает с папкой (post-bridge-social-manager)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6601 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 74, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • 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 286 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is mostly clear about managing real social media accounts, but it authorizes an unpinned npm CLI to handle live posting credentials and account actions.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.