SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF content-factory

Создавайте полные вирусные статьи для официального аккаунта WeChat на основе предоставленного пользователем заголовка, исследуя видео YouTube с большим количеством просмотров, подтверждая тему/план с пользователем, профессионально создавая контент путем самоитерации и выводя результаты в форматах Markdown и HTML.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create complete WeChat Official Account viral articles from a user-pro…»

Create complete WeChat Official Account viral articles from a user-provided title by researching high-view YouTube videos, confirming topic/outline with user, writing professional content through self-iteration, and outputting both Markdown and HTML formats.

ClawHub Agent Skills автор: jeffli2002 v1.3.0 MIT-0 26 файлов тело ≈ 14 584 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Создавайте полные вирусные статьи для официального аккаунта WeChat на основе предоставленного пользователем заголовка, исследуя видео YouTube с большим…

Как процесс F 53/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/reference.html, references/web_research_guide.md, references/wechat_publishing_guide.md

ГенераторYouTubeМедиа и видеоТексты и документыИнфраструктуратип 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
C
68/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
79
Качество 40%
52
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
53/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/reference.html, references/web_research_guide.md, references/wechat_publishing_guide.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Согласованность вес 8
40
Стоимость исполнения вес 6
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: content-factory (ClawHub)

Чем это грозит

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

Секреты в коде средняя серьёзность

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

Если установить

В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.

Автору

Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.

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.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 13

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 13
  • средняя Секреты в коде secret-labelled-token CONFIGURATION.md:65
    Токен / ключ рядом с меткой (формат неизвестен — проверьте, что это не живой секрет)
    APPSECRET = "a680…c32"
  • средняя Секреты в коде secret-labelled-token scripts/create_default_cover.py:29
    Токен / ключ рядом с меткой (формат неизвестен — проверьте, что это не живой секрет)
    APPSECRET = "a680…c32"
  • низкая Утечка данных read-dotenv API_KEY_SETUP.md:30
    Чтение файла .env
    copy .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv API_KEY_SETUP.md:209
    Чтение файла .env
    type .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv API_KEY_SETUP.md:212
    Чтение файла .env
    copy .env.example .env
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal CONFIGURATION.md:151
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (значение-заглушка)
    API_KEY = "sk-a…..."
    заглушка
  • низкая Утечка данных read-dotenv CONFIGURATION.md:180
    Чтение файла .env
    copy .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv CONFIGURATION.md:213
    Чтение файла .env
    copy .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv scripts/check_env.py:18
    Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
    print(f"   cp .env.example .env")
    в кавычках
  • низкая Утечка данных read-dotenv scripts/check_env.py:116
    Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
    print(f"   cp .env.example .env")
    в кавычках
  • низкая Утечка данных read-dotenv scripts/check_env.py:130
    Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
    print("   2. Copy .env.example to .env")
    в кавычках
  • низкая Утечка данных read-dotenv scripts/wechat_publish.py:78
    Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
    print("   1. Copy .env.example to .env")
    в кавычках
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:1488
    Чтение файла .env
    copy .env.example .env

Просканировано файлов: 26. 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 ≈ 14584 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/reference.html
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/web_research_guide.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/wechat_publishing_guide.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/wechat_outline_template.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/reference.html, references/web_research_guide.md, references/wechat_publishing_guide.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): references/reference.html, references/web_research_guide.md, references/wechat_publishing_guide.md
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (content-factory) не совпадает с папкой (content-factory-v2)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 14584 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Шаги. Шагов: 626, расплывчатых формулировок: 4
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 19, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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)
  • -248 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -35 из 11 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 258 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 54 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 626 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (49 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 52.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill can create WeChat articles, but it also has high-impact publishing and unsafe credential-handling behaviors that should be reviewed before installation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.