SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD wechat-official-account

Полный цикл навыков для управления аккаунтом WeChat Public Account. Охватывает исследования тем, создание контента, генерацию изображений, оптимизацию контента, черновик с прямым API / проверку верстки, запланированную публикацию, анализ данных и другие полные этапы. Совместная работа с humanizer, agent-browser, automation-workflows, baidu-search, генерацией мультимодального контента и другими навыками. Ключевые слова: управление аккаунтом公众号, твиты WeChat, верстка公众号, публикация公众号, написание твитов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微信公众号运营全流程技能。覆盖选题研究、内容创作、图片生成、内容优化、API直写草稿箱/排版校对、定时发布、数据分析等完整环节。与 huma…»

微信公众号运营全流程技能。覆盖选题研究、内容创作、图片生成、内容优化、API直写草稿箱/排版校对、定时发布、数据分析等完整环节。与 humanizer、agent-browser、automation-workflows、 baidu-search、多模态内容生成 等技能协同工作。 触发词：公众号运营、微信推文、公众号排版、公众号发布、写推文

ClawHub Agent Skills автор: liboss504 v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 251 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Полный цикл навыков для управления аккаунтом WeChat Public Account.

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

ПроцедураИнфраструктураИИ 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
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
65
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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
  • средняя Утечка данных exfil-secret-in-url references/api_ref.md:49
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    $url = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/material/add_material?access_token=…&type=image"
    в кавычках

Просканировано файлов: 9. 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 (wechat-official-account) не совпадает с папкой (wechat-official-tool)
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 63
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1251 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -33 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 172 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its WeChat publishing purpose, but it needs review because it handles account credentials/session state and includes unclear high-impact access guidance.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.