SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD postmoore

Публикуйте в Instagram, TikTok, YouTube Shorts, LinkedIn, Facebook, Threads и Bluesky через Postmoore API. Планируйте публикации, загружайте медиафайлы, сохраняйте черновики и управляйте контентом автономно.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Post to Instagram, TikTok, YouTube Shorts, LinkedIn, Facebook, Threads…»

Post to Instagram, TikTok, YouTube Shorts, LinkedIn, Facebook, Threads, and Bluesky via the Postmoore API. Schedule posts, upload media, save drafts, and manage content autonomously.

ClawHub Agent Skills автор: Omaano Tetteh v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 204 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Публикуйте в Instagram, TikTok, YouTube Shorts, LinkedIn, Facebook, Threads и Bluesky через Postmoore API.

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияYouTubeМаркетингИнфраструктураМедиа и видеотип 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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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.
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 frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Map keys must be unique at line 6, column 104: …]}, "primaryEnv": "POSTMOORE_API_KEY", "requires": {"bins": ["ffmpeg"], "env":… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (postmoore) не совпадает с папкой (agent-postmoore)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1204 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
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 182 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears to do what it says, but it can publish or delete social media content and persist a live posting key with limited built-in safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.