BD topic-factory
Кроссплатформенная система ежедневных отчетов по выбору тем для самомедиа — ежедневно автоматически извлекает горячие новости из 6 основных источников данных (Toutiao/Weibo/Bilibili/Douyin/Zhihu/36Kr), фильтрует по 6 основным категориям и базе из 119 ключевых слов, генерирует с помощью LLM крючки для Douyin и заголовки для WeChat Official Account, выводит ежедневный отчет по темам в формате Markdown, отправляет через webhook Feishu. Сценарии использования: - Управление самомедиа: 10 кандидатских тем в день, ⭐ 3 приоритетных - Публикация на двух платформах: 60-секундное озвучивание для Douyin + 2000-3000 слов в статье для WeChat Official Account - Позиционирование «говорят только данные»: строгий список запрещенных слов + обязательное заполнение данных - Отслеживание горячих тем на разных платформах: 6 источников данных + фильтрация по 36-часовому временному окну Этот навык включает полный рабочий процесс: 4 скрипта + 4 конфигурации cron + отправка через webhook Feishu + откат при ограничении скорости.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«跨平台自媒体选题日报系统 — 每天自动从 6 大数据源（头条/微博/B站/抖音/知乎/36氪） 抓取热点新闻，按 6 大类 119 词关键词…»
跨平台自媒体选题日报系统 — 每天自动从 6 大数据源（头条/微博/B站/抖音/知乎/36氪） 抓取热点新闻，按 6 大类 119 词关键词库筛选，LLM 生成抖音钩子和公众号标题， 输出 Markdown 选题日报，推送到飞书 webhook。 适用场景： - 自媒体运营：每天 10 个候选选题，⭐ 优先 3 个 - 双平台发布：抖音 60s 口播 + 公众号 2000-3000 字图文 - "只看数据说话"人设：严格禁词清单 + 数据点必填 - 跨平台热点捕获：6 大数据源 + 36h 时间窗口过滤 本 skill 含完整工作流：4 个脚本 + 4 个 cron 配置 + 飞书 webhook 推送 + 限流 fallback。
Кроссплатформенная система ежедневных отчетов по выбору тем для самомедиа — ежедневно автоматически извлекает горячие новости из 6 основных источников данных…
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/generate_topics.js:691Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
-
средняя Опасные команды
cmd-shell-rcSKILL.md:93Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)echo 'export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-ant-..."' >> ~/.zshrc
Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 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: 1, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2066 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 322 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 38 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.