SKILLEMALL.ai

BC wechat-technical-article-output

Сквозной процесс создания технических статей для WeChat Official Account. Используйте этот навык, когда пользователь задает техническую тему и хочет получить полную статью для WeChat Official Account. Процесс состоит из четырех шагов: (1) сбор информации и анализ темы; (2) написание основного текста по плану; (3) проверка качества (цель 8,5/10); (4) исправление ошибок и доработка. Пользователь должен предоставить тему, план (необязательно) и целевое количество символов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微信公众号技术文章端到端生成流程。当用户给出一个技术主题,希望生成一篇完整的微信公众号文章时使用此技能。流程包含四步:(1)资料收集与主题分…»

微信公众号技术文章端到端生成流程。当用户给出一个技术主题,希望生成一篇完整的微信公众号文章时使用此技能。流程包含四步:(1)资料收集与主题分析调研;(2)根据大纲撰写正文;(3)质量检查(目标8.5/10分);(4)错误修复与润色优化。用户需提供主题、大纲(可选)和目标字数。

ClawHub Agent Skills автор: 澄 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 453 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сквозной процесс создания технических статей для WeChat Official Account.

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

СправочникТексты и документыИнфраструктуратип 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")

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: 35
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 453 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 138 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward writing workflow for generating WeChat technical articles and does not ask for unusual access or hidden actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.