SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD wechat-automation

Отправка сообщений в WeChat: управление отправкой текстовых сообщений или изображений в WeChat с устройства. Триггерные слова: отправить [кому-то] сообщение в WeChat, уведомить [кого-то], отправить это [кому-то] через WeChat, отправить изображение через WeChat.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微信发信能力：控制本机发送微信文本或图片。触发词：给[某人]发微信、通知[某人]、把这个用微信发给[某人]、用微信发个图片…»

微信发信能力：控制本机发送微信文本或图片。触发词：给[某人]发微信、通知[某人]、把这个用微信发给[某人]、用微信发个图片

ClawHub Agent Skills автор: niansen3-svg v1.0.11 MIT-0 27 файлов тело ≈ 260 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Отправка сообщений в WeChat: управление отправкой текстовых сообщений или изображений в WeChat с устройства.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README_部署完成.md:17
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    **Token:** `B3S6…N9t`
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README_部署完成.md:43
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    token = "B3S6…N9t"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README_部署完成.md:55
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    token = "B3S6…N9t"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README_部署完成.md:67
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    token = "B3S6…N9t"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README_部署完成.md:101
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    token = "B3S6…N9t"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token test_send.py:8
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
    "token": "B3S6…N9t",
    тестовый файлв кавычках

Просканировано файлов: 25. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (wechat-automation) не совпадает с папкой (wechat-automation-api)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 260 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 61: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -34 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill can send real WeChat messages and includes review-worthy bulk sending, local HTTP service, background monitoring, and third-party alert behavior beyond the narrow skill description.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.