SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF TrendScope

Навык анализа трендов общественного мнения. Автоматически генерирует профессиональные отчеты об анализе общественного мнения в соответствии с потребностями пользователя, включая распределение настроений, географическое распределение, анализ ключевых слов, распределение по СМИ, временные тренды и другие многомерные анализы. Триггерные слова:舆情, 报告, 生成报告, 舆情报告, 分析报告, 品牌分析, 市场分析, 竞品分析, 趋势分析.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«舆情趋势洞察技能。根据用户需求自动生成专业的舆情分析报告，包含情感分布、地域分布、关键词分析、媒体分布、时间趋势等多维度分析。触发词：舆情、…»

舆情趋势洞察技能。根据用户需求自动生成专业的舆情分析报告，包含情感分布、地域分布、关键词分析、媒体分布、时间趋势等多维度分析。触发词：舆情、报告、生成报告、舆情报告、分析报告、品牌分析、市场分析、竞品分析、趋势分析。

ClawHub Agent Skills автор: longGGGGGG v1.0.3 MIT-0 4 файла тело ≈ 4 121 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Навык анализа трендов общественного мнения.

Как процесс F 26/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/domains.json, references/scenes.json, references/media_names.json

ИнтеграцияРазработкаДанные и аналитикаТексты и документытип 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
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
55
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
26/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/domains.json, references/scenes.json, references/media_names.json
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 Утечка данных read-dotenv README.md:35
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/domains.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/scenes.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/media_names.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/aggregation_types.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/area_codes.json

Процессный рейтинг: все десять параметров 26/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/domains.json, references/scenes.json, references/media_names.json
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): references/domains.json, references/scenes.json, references/media_names.json
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (TrendScope) не совпадает с папкой (trend-scope-report)
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4121 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 45
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Длина description 108: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 49 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its report-generation purpose, but it uses API credentials and report queries with a fixed non-HTTPS IP endpoint and an undeclared fallback API key.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.