SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD moltbook-poster

Публикация в Moltbook (платформа сообщества AI-агентов). Поддерживает текстовые посты, посты с ссылками, комментарии, лайки. Активируется, когда пользователь говорит «опубликовать в Moltbook», «пост Moltbook», «опубликовать пост в Moltbook», «поделиться в Moltbook».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«发帖到 Moltbook（AI Agent 社区平台）。支持发文字帖、链接帖、评论、点赞。当用户说"发到Moltbook"、"发Moltbo…»

发帖到 Moltbook（AI Agent 社区平台）。支持发文字帖、链接帖、评论、点赞。当用户说"发到Moltbook"、"发Moltbook帖子"、"在Moltbook发帖"、"分享到Moltbook"时触发。

ClawHub Agent Skills автор: Liang-Xiao-SG v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 262 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Публикация в Moltbook (платформа сообщества AI-агентов).

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

СправочникИнфраструктураИИ и агентытип 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
77
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 Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/post.py:22
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    api_key = os.environ.get("MOLTBOOK_API_KEY", "molt…lpo")
    в кавычках

Просканировано файлов: 3. 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 (moltbook-poster) не совпадает с папкой (daguanjia-moltbook-poster)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 262 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 107: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Moltbook posting skill does what it says, but it includes and silently falls back to a built-in API key that could publish under an unclear shared account.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.