SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD weipaiban-skill

Микротипографика — автоматическое создание статей для WeChat с помощью ИИ, поддержка поиска по шаблонам, цветовых схем, генерации текста и замены изображений

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微排版技能 - 通过 AI 自动创建微信图文作品，支持模板搜索、配色方案、文本生成和图片替换…»

微排版技能 - 通过 AI 自动创建微信图文作品，支持模板搜索、配色方案、文本生成和图片替换

ClawHub Agent Skills автор: weipaiban v1.2.0 MIT-0 17 файлов тело ≈ 1 615 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Микротипографика — автоматическое создание статей для WeChat с помощью ИИ, поддержка поиска по шаблонам, цветовых схем, генерации текста и замены изображений

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

ПроцедураИнфраструктуратип 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
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
80
Качество 40%
73
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

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.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Утечка данных net-credential-use steps/02-search-templates.md:40
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -G -H "Authorization: Bearer $WEIPAIBAN_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use steps/02-search-templates.md:50
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -G -H "Authorization: Bearer $WEIPAIBAN_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use steps/02-search-templates.md:71
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $WEIPAIBAN_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use steps/03-create-and-parse.md:55
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $WEIPAIBAN_API_KEY" \

Просканировано файлов: 17. 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: 4, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1615 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)
  • +3Длина description 46: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed workflow for creating and updating Weipaiban works, with sensitive API use that fits its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.