SKILLEMALL.ai

AD xiaohongshu-content

Преобразует статьи, техническую документацию и другой контент в HTML-формат, подходящий для публикации в Xiaohongshu, создает обложку и скриншоты контента, подбирает заголовок и краткое содержание. После того как пользователь предоставит исходный контент (Markdown или обычный текст), ИИ генерирует многостраничный HTML-документ в стиле Xiaohongshu и использует инструмент для создания скриншотов, которые можно публиковать напрямую. Применимо для: обмена техническими блогами, обмена знаниями, описания продуктов, маркетингового контента и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将文章、技术文档等内容转换为适合小红书发布的 HTML 格式,生成封面图和内容截图,配好标题和正文摘要。 用户提供原始内容(Markdown…»

将文章、技术文档等内容转换为适合小红书发布的 HTML 格式,生成封面图和内容截图,配好标题和正文摘要。 用户提供原始内容(Markdown 或纯文本)后,AI 生成适配小红书风格的多图 HTML 页面,并调用截图工具生成可直接发布的图片。 适用于:技术博客分享、知识干货、產品介绍、营销内容等。

ClawHub Agent Skills автор: Zhang Wenhu v1.0.2 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 068 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Преобразует статьи, техническую документацию и другой контент в HTML-формат, подходящий для публикации в Xiaohongshu, создает обложку и скриншоты контента…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (xiaohongshu-content) не совпадает с папкой (red-book-content-creation)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 40
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1068 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 148 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently turns user-provided text into Xiaohongshu-style HTML and images, with ordinary local file output and a disclosed CDN dependency for formula rendering.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.