SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC wxclawbot-send

Активная отправка сообщений пользователям WeChat (текст, изображения, видео, файлы). Робот WeChat по умолчанию может только отвечать пассивно, этот навык позволяет агенту активно отправлять сообщения пользователям WeChat. Используйте, когда: активно отправить в WeChat, отправить напоминание по расписанию, отправить уведомление о тревоге, отправить отчет, отправить изображение/файл в WeChat, proactive WeChat message, push notification to WeChat, send image/file to WeChat. Триггеры: отправить в WeChat, уведомление WeChat, напоминание WeChat, отправить в WeChat, wxclawbot, send wechat, wechat message, weixin message, wx message, push wechat, send image wechat. НЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ, когда: отправка электронной почты, отправка SMS, Slack, Teams, Telegram и другие сообщения, кроме WeChat.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«主动给微信用户发消息（文本、图片、视频、文件）。微信机器人默认只能被动回复， 这个技能让 agent 能主动推送消息到用户微信。 Use w…»

主动给微信用户发消息（文本、图片、视频、文件）。微信机器人默认只能被动回复， 这个技能让 agent 能主动推送消息到用户微信。 Use when: 主动发微信, 定时提醒, 告警通知, 推送报告, 发图片/文件到微信, proactive WeChat message, push notification to WeChat, send image/file to WeChat. Triggers: 发微信, 微信通知, 微信提醒, 推送微信, wxclawbot, send wechat, wechat message, weixin message, wx message, push wechat, send image wechat. DO NOT TRIGGER when: 发邮件, 发短信, Slack, Teams, Telegram 等非微信消息。

ClawHub Agent Skills автор: Eric Wang v0.5.2 MIT-0 12 файлов тело ≈ 956 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Активная отправка сообщений пользователям WeChat (текст, изображения, видео, файлы).

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураSlackTelegramИИ и агентыИнфраструктуратип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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

    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 net-redirectable-api-key src/accounts.ts:100
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment

    Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 956 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 387 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill does what it advertises: it lets an agent send WeChat messages and selected attachments, using disclosed WeChat bot credentials.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.