SKILLEMALL.ai

BD xiaohongshu-post

Навык создания контента для Xiaohongshu. На основе темы, аудитории, ключевых идей выполняет поиск в сети и создает привлекательный заголовок (≤20 символов) + текст в стиле Xiaohongshu (≤1000 символов, с emoji и hashtag) + обложку в вертикальном формате 3:4 (с выделенным текстом + минималистичный векторный фон). Триггерные слова: опубликовать в Xiaohongshu, создать контент для Xiaohongshu, создание контента для Xiaohongshu, публиковать в Xiaohongshu.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书图文创作 Skill。根据主题、受众、核心观点进行网络搜索创作, 生成吸睛标题(≤20字)+ 小红书风格文案(≤1000字,含emoj…»

小红书图文创作 Skill。根据主题、受众、核心观点进行网络搜索创作, 生成吸睛标题(≤20字)+ 小红书风格文案(≤1000字,含emoji和hashtag) + 3:4竖版封面图(文字突出+简约矢量背景)。 触发词:发小红书、生成小红书图文、小红书创作、发布小红书。

ClawHub Agent Skills автор: jeffli2002 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 879 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык создания контента для Xiaohongshu.

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
71
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
Ошибки и развилки вес 10
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/generate_post.py:67
    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: 5. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (xiaohongshu-post) не совпадает с папкой (jeff-xiaohongshu-post)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 879 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 135 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This content-generation skill is mostly purpose-aligned, but its recommended image workflow exposes a local callback service through a public tunnel using helper scripts that are not included for review.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.