SKILLEMALL.ai

AD xhs-image-note-release

Автоматическая публикация текстовых и графических заметок в Xiaohongshu. Автоматизирует загрузку изображений, заполнение заголовка, редактирование текста, добавление хэштегов и публикацию через ego-browser. Включает генератор карточек 28 стилей (включая 3 темы с фоном для фотографий), параметры темы, макета, фонового изображения, интенсивности маски, размытия, зернистости можно настраивать. Активируется, когда пользователь просит опубликовать в Xiaohongshu, загрузить в Xiaohongshu, разместить пост в Xiaohongshu или когда речь идет о публикации контента в Xiaohongshu. Предварительные требования: ego-browser (ego-lite) установлен и запущен, учетная запись Xiaohongshu вошла в систему.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书图文笔记自动发布技能。通过 ego-browser 自动化完成图片上传、标题填写、正文编辑、 话题标签、发布等全流程。附带 28 种多…»

小红书图文笔记自动发布技能。通过 ego-browser 自动化完成图片上传、标题填写、正文编辑、 话题标签、发布等全流程。附带 28 种多样式风格卡片生成器(含 3 种照片背景氛围主题), 卡片主题、布局、背景图、遮罩强度、模糊、颗粒等参数均可自由配置。 当用户要求发小红书、发布图文笔记、上传到小红书、小红书发帖或涉及小红书内容发布时触发此技能。 前置依赖:ego-browser (ego-lite) 已安装且正在运行,小红书账号已登录。

ClawHub Agent Skills автор: Evan Song v1.5.2 MIT-0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 323 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматическая публикация текстовых и графических заметок в Xiaohongshu.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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: 8. 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 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3323 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 222 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is openly designed to automate Xiaohongshu posting, but it can publish to a live logged-in account without a clear final confirmation or dry-run gate.
LLM: suspicious (high) · 2 авг. 2026 г.