SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC china-hot-monitor

Сбор горячих тем Китая. Агрегирует данные с 7 основных платформ: Douyin/Weibo/Baidu/Toutiao/Xiaohongshu/Zhihu/Kuaishou. Поддерживает сравнение трендов, предупреждение о популярности, выбор тем. Триггеры: '今日热点', '热搜', '爆款选题', '热点监控', '热度趋势', '全网热点'. Незаменим для создателей контента/операторов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«中国热点一网打尽，聚合抖音/微博/百度/头条/小红书/知乎/快手7大平台热榜数据，支持趋势对比、热度预警、内容选题。触发词：'今日热点'、'…»

中国热点一网打尽，聚合抖音/微博/百度/头条/小红书/知乎/快手7大平台热榜数据，支持趋势对比、热度预警、内容选题。触发词：'今日热点'、'热搜'、'爆款选题'、'热点监控'、'热度趋势'、'全网热点'。内容创作者/运营者必备。

ClawHub Agent Skills автор: windy-001-crypto v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 735 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Сбор горячих тем Китая.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
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: 2. 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 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: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 735 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 114: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is an instruction-only trend-monitoring helper that fetches public Chinese hot-list pages and suggests content topics, with no evidence of hidden access, persistence, or account-changing behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.