SKILLEMALL.ai

BF bilibili-hot-recommand

Получает информацию о популярных рекомендованных видео на главной странице Bilibili (bilibili) без необходимости входа в систему, включая название видео, автора, адрес видео, категорию видео, получает рейтинг популярных видео.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«无需登录状态下获取 bilibili(b站)首页热门推荐视频信息,包括视频名称、作者、视频地址、视频分类,获取热门视频排行榜…»

无需登录状态下获取 bilibili(b站)首页热门推荐视频信息,包括视频名称、作者、视频地址、视频分类,获取热门视频排行榜

ClawHub Agent Skills автор: Ley v1.0.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 151 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Получает информацию о популярных рекомендованных видео на главной странице Bilibili (bilibili) без необходимости входа в систему, включая название видео…

Как процесс F 16/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/bilibili-hot-recommend.py

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
45
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
16/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/bilibili-hot-recommend.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
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.
  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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Unexpected scalar at node end at line 5, column 13: - "B站热门视频", ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/bilibili-hot-recommend.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger_keywords"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "update_time"

Процессный рейтинг: все десять параметров 16/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/bilibili-hot-recommend.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/bilibili-hot-recommend.py
  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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 (bilibili-hot-recommand) не совпадает с папкой (bilibili-hot-recommend)
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 151 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 62: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 45.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill fetches public Bilibili trending-video data, but users should notice that it does so through an undeclared third-party proxy domain.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.