SKILLEMALL.ai

AB weixin-long-image

Преобразует ответы Weixin/Wechat в читаемые карточки изображений, отрисовывая HTML в длинные скриншоты PNG. Используйте, когда ответ в прямом чате Weixin превышает 150 китайских символов, когда пользователь запрашивает карточку, красивое изображение или вывод в виде постера, или когда контент выигрывает от рендеринга на основе HTML, такого как диаграммы, таблицы, кривые, временные шкалы, диаграммы связей, макеты сравнения, панели мониторинга или смешанное представление текста и изображений. Сначала напишите HTML, затем отрисуйте его в изображение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn Weixin/Wechat replies into readable image cards by rendering HTML…»

Turn Weixin/Wechat replies into readable image cards by rendering HTML into long PNG screenshots. Use when a Weixin direct-chat reply would exceed 150 Chinese characters, when the user asks for a card, a beautiful visual, or a poster-like output, or when the content benefits from HTML-based rendering such as charts, tables, curves, timelines, relation diagrams, comparison layouts, dashboards, or mixed text-image presentation. First write HTML, then render it into an image.

ClawHub Agent Skills автор: usky v0.1.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 549 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Преобразует ответы Weixin/Wechat в читаемые карточки изображений, отрисовывая HTML в длинные скриншоты PNG.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 18, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 70, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 11, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1549 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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 477 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill does what it says: it renders long Weixin replies into PNG images, with disclosed local file creation, sending, and cleanup steps.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.