SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC one-person-mcn-skill

10 ИИ-модулей = 1 команда MCN, охватывает планирование тем, оптимизацию заголовков, написание контента, SEO-оптимизацию, видеорежиссуру, дизайн обложек, управление сообществом, анализ данных, коммерческие расценки, планирование на нескольких платформах, позволяя одному человеку выполнить весь цикл от выбора темы до монетизации. Для активации используйте естественные фразы, такие как «Помоги мне выбрать тему», «Как снимать видео», «Сколько стоит реклама».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«10个AI模块=1支MCN团队，覆盖选题策划、标题优化、内容写手、SEO优化、视频导演、封面设计、社群运营、数据分析、商务报价、多平台排期，…»

10个AI模块=1支MCN团队，覆盖选题策划、标题优化、内容写手、SEO优化、视频导演、封面设计、社群运营、数据分析、商务报价、多平台排期，一个人完成从选题到变现的全链路。说"帮我想选题""怎么拍视频""接广告多少钱"等自然语言即可触发。

ClawHub Agent Skills автор: Pluto417-Qing v0.1.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 7 269 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

10 ИИ-модулей = 1 команда MCN, охватывает планирование тем, оптимизацию заголовков, написание контента, SEO-оптимизацию, видеорежиссуру, дизайн обложек…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураCanvaМаркетингтип 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
C
71/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
28
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
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.
  2. 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7269 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7269 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 230
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 21. 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)
  • +3Длина description 119: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2129 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 230 пунктов
  • +4Есть примеры (33 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 28.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a content-creator assistant skill that gives planning, writing, SEO, analytics, pricing, and scheduling advice without hidden execution, persistence, or account-control behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 июл. 2026 г.