SKILLEMALL.ai

AD juejin-publisher-pro

Автоматическая публикация на Juejin + полуавтоматическая на Zhihu CDP. Вход по QR-коду для получения Cookie, полный цикл публикации: создание черновика (категория/двойные теги/резюме) → создание и загрузка обложки с помощью PIL → прикрепление к колонке → публикация → автоматическая проверка статуса. Все API протестированы на реальных аккаунтах (сентябрь 2026 г.), включая обход ограничений машинной проверки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«掘金全自动发布 + 知乎 CDP 半自动。login 扫码抓 Cookie,publish 一条龙:建稿(分类/双标签/摘要)→ PIL 生…»

掘金全自动发布 + 知乎 CDP 半自动。login 扫码抓 Cookie,publish 一条龙:建稿(分类/双标签/摘要)→ PIL 生成封面并上传 → 挂专栏 → 发布 → 审核状态自检。全部接口口径经真实账号逆向实测(2026-09),含机审驳回避坑。

ClawHub Agent Skills автор: Thne v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 437 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 12 ч назад

Автоматическая публикация на Juejin + полуавтоматическая на Zhihu CDP.

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

ПроцедураТексты и документыРазработкатип 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: 6. 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: 5, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 437 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 130 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (1 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 largely does what it says, but it stores account cookies insecurely and a crafted article filename could run unintended PowerShell commands on Windows.
LLM: suspicious (high) · 13 сент. 2026 г.