SKILLEMALL.ai

AC audio-to-wechat-article

Превратите аудиозапись встречи или транскрипт с необязательными изображениями в готовую к публикации статью для WeChat Official Account. Используйте, когда пользователь хочет перейти от аудиозаписи/текстовой стенограммы/содержания встречи/изображений/QR-кода к заголовку, подзаголовкам, основному тексту, markdown-материалу для WeChat, и опционально отправить в черновик WeChat. Также используйте, когда пользователь предоставляет аудио + скриншоты/изображения и хочет получить многоразовый сквозной рабочий процесс, а не разовое написание.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn meeting audio or a transcript plus optional images into a publish…»

Turn meeting audio or a transcript plus optional images into a publish-ready WeChat Official Account article. Use when the user wants to go from 录音/文字稿/会议内容/配图/二维码 to 标题、小标题、正文、公众号 markdown 稿,并 optionally push to WeChat draft box. Also use when the user provides audio + screenshots/images and wants a reusable end-to-end workflow rather than one-off writing.

ClawHub Agent Skills автор: Koi v0.1.0 MIT-0 18 файлов тело ≈ 1 027 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Превратите аудиозапись встречи или транскрипт с необязательными изображениями в готовую к публикации статью для WeChat Official Account.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторТексты и документыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
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

Как улучшить

    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: 18. 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 63/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 85
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1027 токенов

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 85 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill coherently turns user-provided audio or text into local WeChat article drafts, with an optional user-requested handoff to a separate publishing workflow.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.