SKILLEMALL.ai

BD wechat-notify

Навык уведомлений WeChat (WeChat Work / Enterprise WeChat). Отправляет уведомления в группы WeChat/пользователям WeChat через интерфейс Webhook группового робота Enterprise WeChat. Поддерживает: текстовые сообщения, Markdown, карточные сообщения, изображения. Сценарии использования: периодические отчеты, уведомления об ошибках, push-уведомления о торговых сигналах, уведомления об автоматизированных рабочих процессах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微信(WeChat Work / 企业微信)消息通知 Skill。 通过企业微信群机器人的 Webhook 接口向微信群/微信用户发送消息通…»

微信(WeChat Work / 企业微信)消息通知 Skill。 通过企业微信群机器人的 Webhook 接口向微信群/微信用户发送消息通知。 支持:文本消息、Markdown、卡片消息、图片。 适用场景:定时报告、报警通知、交易信号推送、自动化工作流通知。

ClawHub Agent Skills автор: kriouerlia v1.0.0 MIT-0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 612 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык уведомлений WeChat (WeChat Work / Enterprise WeChat).

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 612 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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 130 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill sends user-provided messages to a configured WeChat Work webhook, with no hidden or destructive behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.