SKILLEMALL.ai

BF wx-mp-push

Автоматизация публикации статей в WeChat Official Account, создание и управление черновиками статей через API, поддержка форматов Markdown и HTML, автоматическое преобразование MD→HTML, поддержка автоматической загрузки изображений обложки и основного текста. Используется для: публикации статей в официальном аккаунте, создания черновиков контента, автоматизации рабочих процессов контента или настройки системы запланированных публикаций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动化微信公众号文章发布,通过 API 创建和管理文章草稿,支持 Markdown 和 HTML 两种输入格式,自动 MD→HTML 转换,…»

自动化微信公众号文章发布,通过 API 创建和管理文章草稿,支持 Markdown 和 HTML 两种输入格式,自动 MD→HTML 转换,支持封面图和正文图片自动上传。用于:发布文章到公众号、创建内容草稿、自动化内容工作流、或设置定时发布系统。

ClawHub Agent Skills автор: onceyoungs v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 098 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматизация публикации статей в WeChat Official Account, создание и управление черновиками статей через API, поддержка форматов Markdown и HTML…

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 6. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 93
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2098 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 123 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 93 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a real WeChat publishing helper, but it needs Review because it uses account credentials and automatically fetches remote image URLs before uploading content to WeChat.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.