SKILLEMALL.ai

AC wechat-feige-formatter

Инструмент для вёрстки публикаций в WeChat. Пользователь предоставляет контент статьи в любом формате (черновик, чистый текст, Markdown), ИИ автоматически распознает структуру, добавляет разметку и генерирует профессиональный HTML для WeChat. Используйте, когда: пользователь говорит «сделай вёрстку», «преобразуй в формат WeChat», «сгенерируй HTML»; пользователь загружает контент статьи или файл. НЕ используйте для: рендеринга чистого текста; когда пользователь хочет только просмотреть существующий HTML.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«公众号排版工具。用户提供任意格式的文章内容(草稿、纯文字、已有 Markdown 均可), AI 自动识别结构、添加排版标记,生成专业公众号…»

公众号排版工具。用户提供任意格式的文章内容(草稿、纯文字、已有 Markdown 均可), AI 自动识别结构、添加排版标记,生成专业公众号 HTML。 Use when: 用户说"帮我排版"、"转成公众号格式"、"生成 HTML";用户上传文章内容或文件 NOT for: 纯文本渲染;用户只想预览已有 HTML

ClawHub Agent Skills автор: TraceVan v2.3.6 MIT-0 9 файлов тело ≈ 656 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Инструмент для вёрстки публикаций в WeChat.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
100/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
100
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
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

    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: 9. 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 50/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 656 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 157 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This looks like a WeChat article formatter, but it needs Review because its reported runtime behavior can read local image paths and generate active HTML beyond a simple static conversion.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.