SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF claw-markdown-gen

Создание стилизованных графических материалов (в стиле WeChat Official Account/Zhihu/Juejin/Xiaohongshu/Toutiao) из контента, собранного с веб-страницы. Используйте, когда пользователю нужно преобразовать веб-статью в изящный графический материал, создать публикацию для WeChat Official Account, подготовить заметку для Xiaohongshu или выполнить ИИ-переписывание статьи. Триггеры: 生成图文, 公众号文章, 图文内容, 微信推文, article generation, 图文生成.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从网页采集内容生成风格化图文（公众号/知乎/掘金/小红书/头条风格）。 当用户需要将网页文章转为精美图文、生成公众号推文、制作小红书笔记、或…»

从网页采集内容生成风格化图文（公众号/知乎/掘金/小红书/头条风格）。 当用户需要将网页文章转为精美图文、生成公众号推文、制作小红书笔记、或对文章进行AI改写时使用。 触发词: 生成图文、公众号文章、图文内容、微信推文、article generation、图文生成

ClawHub Agent Skills автор: 天天修改 v2.3.1 MIT-0 11 файлов тело ≈ 3 387 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 25 ч назад

Создание стилизованных графических материалов (в стиле WeChat Official Account/Zhihu/Juejin/Xiaohongshu/Toutiao) из контента, собранного с веб-страницы.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 图片URL, references/styles/{style}_common_style.json

ГенераторИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 图片URL, references/styles/{style}_common_style.json
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/generate_images.py:36
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

Просканировано файлов: 11. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 图片URL
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/styles/{style}_common_style.json

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 图片URL, references/styles/{style}_common_style.json
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): 图片URL, references/styles/{style}_common_style.json
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 105
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3387 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 133 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 105 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent webpage-to-markdown writing helper, but users should understand that webpage text and image prompts may be sent to AI services.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.