SKILLEMALL.ai

CC wechat-content-pipeline

Автоматизация публикации контента в WeChat. Интегрирует собственные инструменты пользователя для автоматизации всего процесса: генерация контента → подбор изображений → тройная предварительная проверка → прямая публикация в черновиках. Включает фильтрацию стоп-слов, проверку на дубликаты, оптимизацию формата, автоматический подбор более 5 изображений для каждой статьи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«公众号内容发布自动化技能。整合用户自有工具,实现内容生成→配图→三步预检→草稿箱直接发布的全流程自动化。内置敏感词过滤、重复检测、格式优化,…»

公众号内容发布自动化技能。整合用户自有工具,实现内容生成→配图→三步预检→草稿箱直接发布的全流程自动化。内置敏感词过滤、重复检测、格式优化,每篇文章自动配图5张以上。

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: 陶建敏 v1.0.1 MIT-0 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 555 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 15 дн назад

Автоматизация публикации контента в WeChat.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
81
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Секреты в коде
Если установить

В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.

Автору

Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. 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 · 2

  • высокая Секреты в коде meta-credential-files .env
    В скилле лежат файлы с учётными данными / .env (1)
    .env
Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention references/config.md:37
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -e

Просканировано файлов: 5. 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 51/100

  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1555 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • +3Длина description 83: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This WeChat publishing skill is not clearly malicious, but it needs review because it rewrites articles, adds fixed branding, recommends persistent scheduled runs, and has broken publication safety gates.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.