SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF skill-auto-publisher

Помощник по выпуску навыков ClawHub — ИИ управляет всем процессом: автоматическое увеличение версии → интеллектуальная генерация журнала изменений → проверка метаданных → подтверждение пользователя → публикация в один клик. Триггерные слова: 发布技能, publish skill, ClawHub发布, 发布到ClawHub, 技能发布.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ClawHub 技能发布助手 — AI 全流程搞定：自动递增版本 → 智能生成 changelog → 元数据验证 → 用户确认 → 一键发…»

ClawHub 技能发布助手 — AI 全流程搞定：自动递增版本 → 智能生成 changelog → 元数据验证 → 用户确认 → 一键发布。触发词：发布技能、publish skill、ClawHub发布、发布到ClawHub、技能发布。

ClawHub Agent Skills автор: qianduoduo8021 v1.1.0 MIT-0 7 файлов · 1 скрипт тело ≈ 876 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Помощник по выпуску навыков ClawHub — ИИ управляет всем процессом: автоматическое увеличение версии → интеллектуальная генерация журнала изменений → проверка…

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {baseDir}/scripts/validate_meta.py

СправочникТексты и документыИнфраструктуратип 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
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: {baseDir}/scripts/validate_meta.py
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: 7. 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: {baseDir}/scripts/validate_meta.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {baseDir}/scripts/validate_meta.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): {baseDir}/scripts/validate_meta.py
  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 876 токенов

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
  • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 121 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a real ClawHub publishing helper, but it can modify and upload local skill files with broad activation wording and limited built-in safety checks.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.