SKILLEMALL.ai

AB linkedin-post-writer

Создайте новый пост в LinkedIn с нуля, используя одну из 16 формул крючков на 2026 год (анафора, R.I.P., year-pivot, time-anchor, curiosity-gap, contrarian, emotional cold-open, named-gratitude и другие), выбранную в зависимости от цели вовлечения (комментарии, репосты, лайки, сохранения). Проводит проверку на человечность и планирует публикацию через Publora после одобрения. Используйте, когда пользователь просит написать пост, нуждается в крючке или хочет проверенный формат. Не для проверки существующих черновиков (используйте linkedin-humanizer --mode audit).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Draft a new LinkedIn post from scratch using one of 16 2026 hook formu…»

Draft a new LinkedIn post from scratch using one of 16 2026 hook formulas (anaphora, R.I.P., year-pivot, time-anchor, curiosity-gap, contrarian, emotional cold-open, named-gratitude, and more), picked by engagement goal (comments, reposts, likes, saves). Runs the humanizer pass and schedules via Publora on approval. Use when the user asks to write a post, needs a hook, or wants a proven format. Not for reviewing existing drafts (use linkedin-humanizer --mode audit).

ClawHub Agent Skills автор: Sergey Bulaev v1.0.9 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 464 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 36 ч назад

Создайте новый пост в LinkedIn с нуля, используя одну из 16 формул крючков на 2026 год (анафора, R.I.P., year-pivot, time-anchor, curiosity-gap, contrarian…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторБезопасностьРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 5. 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 68/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1464 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 470 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a prompt-only LinkedIn writing helper that may draft and schedule posts only after user approval, with no executable code or hidden installation behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.