SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC xiaohongshu-cli

Используйте xiaohongshu-cli для ВСЕХ операций с Xiaohongshu (Little Red Book, 小红书) — поиск заметок, чтение контента, просмотр пользователей, лайки, сбор, комментирование, подписка и публикация. Вызывайте, когда пользователь запрашивает любое взаимодействие с Xiaohongshu.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use xiaohongshu-cli for ALL Xiaohongshu (Little Red Book, 小红书) operati…»

Use xiaohongshu-cli for ALL Xiaohongshu (Little Red Book, 小红书) operations — searching notes, reading content, browsing users, liking, collecting, commenting, following, and posting. Invoke whenever the user requests any Xiaohongshu interaction.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: jakevin v0.2.1 MIT-0 32 файла · 27 скриптов тело ≈ 1 919 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 14 дн назад

Используйте xiaohongshu-cli для ВСЕХ операций с Xiaohongshu (Little Red Book, 小红书) — поиск заметок, чтение контента, просмотр пользователей, лайки, сбор…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияМедиа и видеотип 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
D
61/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
46
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
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

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Утечка данных
Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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

  • высокая Утечка данных intent-browser-credential-store README.md:122
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера
    2. **Browser cookies** — auto-extracts from Chrome, Firefox, Safari, Edge, Brave
  • высокая Утечка данных intent-browser-credential-store xhs_cli/cookies.py:176
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера
    def extract_browser_cookies(source: str = "chrome") -> dict[str, str] | None:
  • высокая Утечка данных intent-browser-credential-store xhs_cli/cookies.py:189
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера
    def get_cookies(cookie_source: str = "chrome", *, force_refresh: bool = False) -> dict[str, str]:

Просканировано файлов: 21. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1919 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (13 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 244 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real Xiaohongshu CLI, but it should be reviewed because it can reuse browser login cookies and perform live account actions including posting, following, commenting, and deletion.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.