SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC hotspot-writer

Автоматический сбор горячих тем в сети + генерация текстов. Собирает тренды Weibo/Zhihu/Douyin, генерирует тексты для Xiaohongshu/Douyin/WeChat Official Account, адаптированные для разных платформ, и автоматически архивирует. Используется, когда пользователь просит "蹭热点" (использовать горячие темы), "写热点" (писать о горячих темах), "追热点" (следить за горячими темами), "写文案" (писать тексты).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«全网热点自动抓取+文案生成。抓取微博/知乎/抖音热搜，生成适配多平台的小红书/抖音/公众号文案，自动存档沉淀。用于用户说蹭热点、写热点、追热…»

全网热点自动抓取+文案生成。抓取微博/知乎/抖音热搜，生成适配多平台的小红书/抖音/公众号文案，自动存档沉淀。用于用户说蹭热点、写热点、追热点、写文案。

ClawHub Agent Skills автор: Primordia v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 303 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автоматический сбор горячих тем в сети + генерация текстов.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктуратип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 2. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 303 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)
  • +3Длина description 76: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed public-trend research and copywriting helper, with expected network use and local draft archiving but no executable code or hidden high-impact behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.