SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB citedy-content-writer

От темы до опубликованного поста в блоге за один разговор — создавайте SEO- и GEO-оптимизированные статьи с иллюстрациями от ИИ и озвучкой на 55 языках, адаптируйте контент для 9 платформ социальных сетей, настраивайте автоматические сессии контента и управляйте базой знаний о продуктах. Полностью автоматизированный блог. Работает на Citedy.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«From topic to published blog post in one conversation — generate SEO-…»

From topic to published blog post in one conversation — generate SEO- and GEO-optimized articles with AI illustrations and voice-over in 55 languages, create social media adaptations for 9 platforms, set up automated content sessions, and manage product knowledge base. End-to-end blog autopilot. Powered by Citedy.

ClawHub Agent Skills автор: Ntty v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 6 047 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

От темы до опубликованного поста в блоге за один разговор — создавайте SEO- и GEO-оптимизированные статьи с иллюстрациями от ИИ и озвучкой на 55 языках…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия

ГенераторМаркетингМедиа и видеоТексты и документытип 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 body-long тело SKILL.md ≈ 6047 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "privacy_policy_url"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "security_notes"

Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6047 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 58
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 315 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 67 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (21 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is for Citedy content automation, but it can publish public content automatically or repeatedly with weak guardrails.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.