SKILLEMALL.ai

BC xiaohongshu-tool

Инструмент поиска общедоступных данных Xiaohongshu: поиск по ключевым словам записей, деталей записей, комментариев, работ блогеров и данных об их взаимодействии, таких как количество подписчиков. Вызывайте, когда пользователь упоминает Xiaohongshu/xhs/rednote и нуждается в поиске данных, подготовке тем, мониторинге конкурентов, выборе KOL, анализе комментариев и общественного мнения; достаточно предоставить ключевое слово или ссылку, вход в аккаунт не требуется.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书公开数据检索工具:关键词搜笔记、笔记详情、评论、博主作品与粉丝量等互动数据。用户提到小红书/xhs/rednote 且需要查数据、做选…»

小红书公开数据检索工具:关键词搜笔记、笔记详情、评论、博主作品与粉丝量等互动数据。用户提到小红书/xhs/rednote 且需要查数据、做选题、竞品监控、KOL筛选、评论舆情分析时调用;给关键词或链接即可,无需登录账号

ClawHub Agent Skills автор: um-why v1.1.4 MIT-0 26 файлов тело ≈ 2 339 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент поиска общедоступных данных Xiaohongshu: поиск по ключевым словам записей, деталей записей, комментариев, работ блогеров и данных об их…

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

ПроцедураИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
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.
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: 26. 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")
  • 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. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 40
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2339 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 109: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -229 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill largely does what it claims, but it automatically saves full Xiaohongshu query results and URLs to local temporary logs without clear retention or permission controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.