SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC timeline-digest-tool-free

Бесплатная версия инструмента для создания сводок временной шкалы, извлекает твиты из временной шкалы X (Twitter) и генерирует сводки без дубликатов. Основные возможности: - Извлечение твитов из временной шкалы X/Twitter "Для вас" и "Подписки" - Жесткое удаление дубликатов по ID твита - Приблизительное удаление дубликатов на основе сходства текстов - Инкрементная фильтрация (для предотвращения повторной обработки уже отправленных твитов) - Генерация структурированного JSON-вывода сводки - Базовая эвристическая фильтрация (удаление рекламы, спама) Сценарии использования: - Агрегированное чтение информации для личных пользователей - Отслеживание динамики в интересующих областях - Уменьшение информационного шума, извлечение ценного контента Отличия: - Бесплатная версия фокусируется на однократной генерации сводок, простота использования - Встроенная инкрементная фильтрация для предотвращения...

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«时间线摘要工具免费版,从X(Twitter)时间线抓取推文并生成去重摘要。核心能力: - 抓取X/Twitter For You和Follo…»

时间线摘要工具免费版,从X(Twitter)时间线抓取推文并生成去重摘要。核心能力: - 抓取X/Twitter For You和Following时间线推文 - 基于推文ID的硬去重 - 基于文本相似度的近似去重 - 增量过滤(避免重复处理已推送推文) - 生成结构化JSON摘要输出 - 基础启发式过滤(去除广告、垃圾内容) 适用场景: - 个人用户的信息聚合阅读 - 关注领域的动态追踪 - 减少信息噪音,提取高价值内容 差异化: - 免费版聚焦单次摘要生成,操作简洁 - 内置增量过滤,避免...

ClawHub Hermes автор: 天轰穿 v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 133 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Бесплатная версия инструмента для создания сводок временной шкалы, извлекает твиты из временной шкалы X (Twitter) и генерирует сводки без дубликатов.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 252 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "edition"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3133 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 252 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 43 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears aimed at a real X/Twitter digest workflow, but it uses authenticated timeline access, local persistence, and broad activation wording that users should review before installing.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 26 июл. 2026 г.