SKILLEMALL.ai

AC xhs-title-pro

Сценарии использования: - Пользователь говорит «Помоги мне придумать заголовок», «Как написать заголовок» - Пользователь говорит «Заголовок для Xiaohongshu», «Заголовок для вирусного поста» - Пользователь вставляет контент заметки и говорит «Помоги мне придумать хороший заголовок» - Пользователь говорит «Заметку никто не смотрит», «Как набрать подписчиков» - Пользователь говорит «Как озаглавить этот контент» Неприменимо: - Заголовки статей для WeChat Official Account (используйте генератор заголовков для WeChat Official Account) - Заголовки для видео Douyin (используйте генератор заголовков для Douyin) - Оптимизация резюме (используйте resume-pro) - Просто болтовня

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用场景: - 用户说"帮我起标题"、"标题怎么写" - 用户说"小红书标题"、"爆款标题" - 用户粘贴笔记内容说"帮我起个好标题" -…»

使用场景: - 用户说"帮我起标题"、"标题怎么写" - 用户说"小红书标题"、"爆款标题" - 用户粘贴笔记内容说"帮我起个好标题" - 用户说"笔记没人看"、"怎么涨粉" - 用户说"这个内容怎么取标题" 不适用: - 公众号文章标题(用公众号标题生成器) - 抖音视频标题(用抖音标题生成器) - 简历优化(用resume-pro) - 纯闲聊

ClawHub Agent Skills автор: miromiraclemiro-ux v2.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 814 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сценарии использования: - Пользователь говорит «Помоги мне придумать заголовок», «Как написать заголовок» - Пользователь говорит «Заголовок для Xiaohongshu»…

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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

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. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 62
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 814 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 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 175 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This title-writing skill is mostly coherent, but it asks for broad local file read/write access and describes ongoing memory without clear limits.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.