SKILLEMALL.ai

AB WeChat Article Summarize

Читайте одну или несколько ссылок на статьи из официальных аккаунтов WeChat (mp.weixin.qq.com), извлекайте очищенный полный текст и ссылки на изображения (по желанию), кратко излагайте каждую статью на китайском языке с помощью summarize и генерируйте структурированный файл markdown, сохраняемый в выбранный пользователем каталог. Используйте, когда пользователь делится URL-адресами статей WeChat и хочет получить заметки по одной статье, ежедневные отчеты по нескольким статьям, краткие изложения статей, извлечение изображений или структурированный дайджест в формате markdown. Перед обработкой сначала подтвердите, что summarize настроен и работает, спросите, следует ли включать изображения, и спросите, куда сохранить окончательный файл.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read one or more WeChat public account article links from mp.weixin.qq…»

Read one or more WeChat public account article links from mp.weixin.qq.com, extract cleaned full text and optional image links, summarize each article in Chinese with summarize, and generate a structured markdown file saved to a user-chosen directory. Use when the user shares WeChat article URLs and wants single-article notes, multi-article daily reports, article summaries, image extraction, or a structured markdown digest. Before processing, first confirm summarize is configured and working, ask whether to include images, and ask where to save the final file.

ClawHub Agent Skills автор: JuneLiu v0.1.1 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 226 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Читайте одну или несколько ссылок на статьи из официальных аккаунтов WeChat (mp.weixin.qq.com), извлекайте очищенный полный текст и ссылки на изображения (по…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: согласованность, отчётность по ходу

ГенераторТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (WeChat Article Summarize) не совпадает с папкой (wechat-article-summarize)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 56, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1226 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 566 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill coherently fetches user-provided WeChat articles, summarizes them with a local summarizer, and saves markdown reports, with some privacy and configuration caveats.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.