SKILLEMALL.ai

BD xhs-search

Навык поиска контента в Xiaohongshu. Поиск заметок, профилей пользователей, комментариев и т. д. в Xiaohongshu через инструмент xiaohongshu-mcp по протоколу MCP. Поддерживает поиск по ключевым словам, сортировку по популярности, извлечение деталей контента. Активируется, когда пользователь говорит «найди в Xiaohongshu», «проанализируй Xiaohongshu», «найди посты в Xiaohongshu», «создай отчет по Xiaohongshu».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书内容搜索技能。通过 MCP 协议调用 xiaohongshu-mcp 工具,搜索小红书笔记、用户主页、评论等。支持关键词搜索、热度排序…»

小红书内容搜索技能。通过 MCP 协议调用 xiaohongshu-mcp 工具,搜索小红书笔记、用户主页、评论等。支持关键词搜索、热度排序、内容详情提取。当用户说"搜一下小红书"、"分析小红书"、"查找小红书帖子"、"生成小红书报告"时触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: neargg v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 845 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык поиска контента в Xiaohongshu.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 845 токенов

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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 125 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is mainly a Xiaohongshu search skill, but it exposes logged-in account actions like liking, favoriting, and publishing without clear safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.