SKILLEMALL.ai

BD xhs-comment-scraper

Парсер комментариев Xiaohongshu. Когда пользователь отправляет ссылку на профиль блогера в Xiaohongshu, автоматически извлекает данные из комментариев ко всем заметкам этого блогера, сохраняет их в локальный файл JSON и генерирует отчет с визуализацией анализа. Условия срабатывания: ссылка, отправленная пользователем, содержит xiaohongshu.com/user/profile или аналогичную ссылку на профиль блогера.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书评论爬虫。当用户在聊天中发送一个小红书博主主页链接时,自动抓取该博主所有笔记下的评论区数据,保存为本地JSON文件,并生成分析可视化报…»

小红书评论爬虫。当用户在聊天中发送一个小红书博主主页链接时,自动抓取该博主所有笔记下的评论区数据,保存为本地JSON文件,并生成分析可视化报告。触发条件:用户发送的链接包含 xiaohongshu.com/user/profile 或类似博主主页链接。

ClawHub Agent Skills автор: liteli1987gmail v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 586 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Парсер комментариев Xiaohongshu.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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: 6. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "readme"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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 (xhs-comment-scraper) не совпадает с папкой (xhs-comment)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1586 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 126 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Xiaohongshu comment scraper; its main risks are privacy, local files, and a logged-in browser session, not hidden malware.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.