SKILLEMALL.ai

BC sales-daily-article

Ежедневная конвейерная линия с советами по продажам и информацией о том, как избежать мошенничества (бесплатная версия) — формулы заголовков и основы текста для двух направлений контента (советы по продажам / защита от мошенничества и ловушек); список правил соответствия (строгая деперсонализация, отсутствие обещаний прибыли, избегание упоминания конкретных групп людей, избегание запрещенных тем, соответствие сезону); сохранение и синхронизация с личной библиотекой полных текстов статей, около 1000 слов. Выбор тем осуществляется вручную для избежания повторений (платная версия включает скрипт автоматической проверки на дублирование), проверка перед публикацией осуществляется вручную по пунктам (платная версия включает скрипт автоматической деперсонализации одним нажатием). Подходит для авторов, желающих вести ежедневные публикации в сфере продаж или защиты от мошенничества. Используется, когда пользователь говорит «напиши сегодняшнюю статью о продажах», «сделай статью о защите от мошенничества», «пиши статью каждый день» или при срабатывании запланированной задачи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«销售干货与防骗科普日更流水线(免费版)— 两条内容线(销售干货 / 防骗防坑)的标题公式与正文骨架;合规红线清单(严格脱敏、不承诺收益、不踩…»

销售干货与防骗科普日更流水线(免费版)— 两条内容线(销售干货 / 防骗防坑)的标题公式与正文骨架;合规红线清单(严格脱敏、不承诺收益、不踩人群、不碰敏感、时令一致);存盘并同步进个人文章全文库,1000 字左右。选题靠人工扫库避重(付费版配自动查重脚本),发布前靠人工逐项自检(付费版配一键脱敏自检脚本)。适合想做销售类、防骗类日更自媒体的作者。当用户说"写今天的销售文""来一篇防骗文""日更一篇"或定时任务触发时使用。

ClawHub Hermes автор: meimei-shoulu v1.2.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 062 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 8 ч назад

Ежедневная конвейерная линия с советами по продажам и информацией о том, как избежать мошенничества (бесплатная версия) — формулы заголовков и основы текста…

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

ПроцедураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
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.
  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 sales-content pipeline (free): two content lines, proven … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-long-hermes description 212 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 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: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1062 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
  • -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 212 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Chinese article-writing workflow that reads and updates a user-chosen local article library, with no evidence of hidden network access, credential use, destructive behavior, or deception.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 сент. 2026 г.