SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC weixin-web-fetch

Получает полный контент из статей официальных аккаунтов WeChat (mp.weixin.qq.com). Используйте при извлечении контента из ссылок на официальные аккаунты WeChat, особенно когда стандартное получение веб-контента дает неполный результат.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch complete content from WeChat public account articles (mp.weixin.…»

Fetch complete content from WeChat public account articles (mp.weixin.qq.com). Use when extracting content from WeChat official account links, especially when default web fetch gets incomplete content.

ClawHub Agent Skills автор: RanHuang v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 211 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Получает полный контент из статей официальных аккаунтов WeChat (mp.weixin.qq.com). Используйте при извлечении контента из ссылок на официальные аккаунты…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, согласованность

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
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 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 (weixin-web-fetch) не совпадает с папкой (ye-weixin-web-fetch)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 211 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 201 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill appears intended to fetch WeChat articles, but its script can fetch any HTTP or HTTPS URL, which is broader than the stated WeChat-only purpose.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.