BD weibo-hot-search
Сбор и визуализация данных о горячих трендах Weibo по нескольким каналам | Weibo Multi-Channel Hot Search Data Collection & Visualization Поддерживает одновременный сбор данных из общего списка горячих трендов, списка социальных тем, списка тем развлечений, списка тем жизни | Supports hot search, social, entertainment, life channels Постоянное хранение данных, предоставление HTML-отчетов с визуализацией | Data persistence with HTML visualization reports
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微博多频道热搜数据采集与可视化 | Weibo Multi-Channel Hot Search Data Collection & Vis…»
微博多频道热搜数据采集与可视化 | Weibo Multi-Channel Hot Search Data Collection & Visualization 支持热搜总榜、社会榜、文娱榜、生活榜同时抓取 | Supports hot search, social, entertainment, life channels 数据持久化存储，提供HTML可视化报告 | Data persistence with HTML visualization reports
Сбор и визуализация данных о горячих трендах Weibo по нескольким каналам | Weibo Multi-Channel Hot Search Data Collection & Visualization Поддерживает…
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Обфускация
obf-hex-escape-chaindata/index.html:282Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (в кавычках — упоминание, а не команда)const items = [{"channel_id": "entertainment", "channel_name": "文娱榜", "rank": 1, "title": "李宇春演唱会", "url": "//s.weibo.com/weibo?q=%E6%9D%8E%E5%AE%87%E6%98%A5%E6%BC%94%E5%94%B1%E4%BC%9A&t=152", "heat":в кавычках
Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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 (weibo-hot-search) не совпадает с папкой (weibo-trending)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1726 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 234 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.