SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC wechat-article-search

Навык поиска статей в WeChat. Получает список статей через поиск WeChat, охватывая различные китайские новости, такие как технологии/ИИ, социальные горячие темы, финансы, образование, карьера; может выполнять поиск по ключевым словам и возвращать заголовок, краткое содержание, время публикации, источник и ссылку. Используется, когда пользователь хочет найти статьи в WeChat, организовать справочные материалы или быстро получить информацию о статьях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«搜索微信公众号文章技能。通过微信搜索获取文章列表，覆盖科技/AI、社会热点、财经、教育、职场等各类中文资讯；可按关键词检索并返回标题、概要、…»

搜索微信公众号文章技能。通过微信搜索获取文章列表，覆盖科技/AI、社会热点、财经、教育、职场等各类中文资讯；可按关键词检索并返回标题、概要、发布时间、来源公众号与链接。当用户需要查找微信公众号文章、整理参考资料或快速获取文章信息时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: 无处不在 v0.1.0 3 файла тело ≈ 232 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Навык поиска статей в WeChat.

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

СправочникИнфраструктураТексты 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
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: 3. 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: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 232 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 121 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed WeChat article search scraper with operational and site-terms cautions, but no evidence of hidden data theft, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.