SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC health-gzh-daily

Ежедневная конвейерная линия для публикаций в WeChat в сфере здравоохранения и оздоровления — формула заголовков для вирусных постов (слова, обозначающие целевую аудиторию, разделены по темам), шаблон истории из 2000+ слов, написанный человеком, метод проверки на скрытое дублирование (специально для случаев, когда меняют слова, но не угол зрения), самопроверка на соответствие правилам платформы (обещания эффективности/запрещенные слова/медицинские выдумки/красные линии для привлечения трафика), форматирование с использованием встроенных стилей, генерация HTML и синхронизация с полной библиотекой статей. Подходит для авторов, ведущих блоги о здоровье, оздоровлении, семейном здоровье. Используется, когда пользователь говорит «напиши сегодняшнюю статью для WeChat», «сделай статью об оздоровлении» или при срабатывании запланированной задачи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«大健康养生公众号日更流水线 — 爆款标题公式（人群词按话题分流）、2000 字+真人故事模板、病根先行查重法（专治换词不换角度的隐性重复）、…»

大健康养生公众号日更流水线 — 爆款标题公式（人群词按话题分流）、2000 字+真人故事模板、病根先行查重法（专治换词不换角度的隐性重复）、平台合规自检（疗效承诺/极限词/医疗编造/引流红线）、内联样式排版 HTML 生成与文章全文库同步。适合做养生号、健康号、家庭健康自媒体的作者。当用户说"写今天的公众号""来一篇养生文"或定时任务触发时使用。

ClawHub Hermes автор: meimei-shoulu v1.2.0 MIT-0 2 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 051 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Ежедневная конвейерная линия для публикаций в WeChat в сфере здравоохранения и оздоровления — формула заголовков для вирусных постов (слова, обозначающие…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
C
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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 frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 9, column 17: description_en: Daily health-article pipeline for WeChat: proven templates, ang… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-long-hermes description 174 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 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
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1051 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 174 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Chinese health-article workflow that writes local article files and updates a local HTML library, with no evidence of hidden network access, exfiltration, privilege escalation, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 сент. 2026 г.