SKILLEMALL.ai

BC xiaohongshu-matrix-factory

Фабрика контент-матриц для Xiaohongshu | За 5 минут генерирует недельный объем высококачественного контента, поддерживает пакетную работу с аккаунтами. Введите информацию об отрасли/продукте, ИИ автоматически выполнит: выбор вирусных тем → высококачественные тексты → промпты для изображений → теги для публикации, полная автоматизация процесса. Разработано для MCN-агентств, бренд-менеджеров и частных лиц, желающих масштабировать работу в Xiaohongshu.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书内容矩阵工厂 | 5分钟生成一周高质量内容,支持批量账号矩阵运营。输入行业/产品信息,AI自动完成:爆款选题 → 高质量文案 → 配图…»

小红书内容矩阵工厂 | 5分钟生成一周高质量内容,支持批量账号矩阵运营。输入行业/产品信息,AI自动完成:爆款选题 → 高质量文案 → 配图Prompt → 发布标签,全流程自动化。专为MCN机构、品牌运营者、想规模化运营小红书的个人设计。

ClawHub Agent Skills автор: rockywang0910-ux v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 695 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Фабрика контент-матриц для Xiaohongshu | За 5 минут генерирует недельный объем высококачественного контента, поддерживает пакетную работу с аккаунтами.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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.
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: 2. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "price"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 61
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 695 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 120 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only Xiaohongshu content-generation skill with no code, credential access, persistence, or direct publishing behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.