SKILLEMALL.ai

BC red-note-imitation-writing

Имитация написания постов для Xiaohongshu (RED) с помощью ИИ. Анализирует структуру вирусных постов, стиль и логику трафика, затем генерирует оригинальный, отличающийся контент, соответствующий тону оригинала, избегая обнаружения плагиата. Требуется API-ключ от wsdsocial.com.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered Xiaohongshu (RED) note imitation writing. Analyzes viral po…»

AI-powered Xiaohongshu (RED) note imitation writing. Analyzes viral post structure, style, and traffic logic, then generates original differentiated content matching the reference tone while avoiding plagiarism detection. Requires API key from wsdsocial.com.

ClawHub Agent Skills автор: WSD-MJ v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 324 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Имитация написания постов для Xiaohongshu (RED) с помощью ИИ.

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

Генератортип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 0. 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

  • 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
  • 43Шаги. Шагов: 2, расплывчатых формулировок: 1
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 324 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 258 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is transparent about what it does, but its stated purpose includes imitating viral posts while avoiding plagiarism or duplicate-detection systems.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.