SKILLEMALL.ai

AC red-alarm

Используйте, когда пользователю необходимо проверить соответствие контента требованиям, проверить, не нарушает ли публикация правила, определить, нарушает ли текст или изображение правила платформы. Даже если пользователь говорит «Проверь этот контент», «Проверь, не нарушает ли этот пост правила», «Определи, нарушает ли этот текст правила Xiaohongshu», «Проверка соответствия контента», «Посмотри, есть ли проблемы с этим контентом», «Проверка контента Xiaohongshu», «AI-проверка контента», «Можно ли это опубликовать?», «Не будет ли это ограничено?», «Проверь эту заметку», «Не перешел ли я красную черту», также следует активировать.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户需要审查内容合规性、检查帖子是否违规、判断文字或图片是否违反平台规则时使用。即使用户说"帮我审查这段内容"、"检查这个帖子是否违规"、…»

当用户需要审查内容合规性、检查帖子是否违规、判断文字或图片是否违反平台规则时使用。即使用户说"帮我审查这段内容"、"检查这个帖子是否违规"、"判断这段文字是否违反小红书规则"、"内容合规检查"、"帮我看看这个内容有没有问题"、"小红书内容审查"、"AI内容检测"、"这段内容能发吗"、"会不会被限流"、"帮我审一下这篇笔记"、"看看有没有踩红线",也应触发。

ClawHub Agent Skills автор: Mars YANG v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 435 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте, когда пользователю необходимо проверить соответствие контента требованиям, проверить, не нарушает ли публикация правила, определить, нарушает ли…

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
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: 3. 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: 43
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1435 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

  • +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
  • +5В description 11 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 179 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only Xiaohongshu content-review skill with no code execution, credentials, persistence, or hidden data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.