DF wechat-mp-auto
(описание отсутствует)
本 Skill 由 AI 模型作为编排者，Python 代码提供原子化工具能力。AI 读取本 SKILL.md 后自行决定调用哪些工具、完成全部流程。 Python 代码不包含任何 AI 调用逻辑，所有生成、推理、判断均由 AI 模型完成。
Как процесс F 30/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 封面微信URL, 章节微信URL, url
Как улучшить
- Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 42. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
frontmatterSKILL.md: no YAML frontmatter block found - ошибка
name-missingSKILL.md: нет поля name во фронтматтере - ошибка
description-missingSKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: 封面微信URL - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: 章节微信URL - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: url - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: cover_image_url - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: 章节标题_url - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: OpenClaw简介_url - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: 环境准备_url
Процессный рейтинг: все десять параметров 30/100
Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 封面微信URL, 章节微信URL, url
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 7 файла(ов): 封面微信URL, 章节微信URL, url
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 100Шаги. Шагов: 45
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1665 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 0: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.
Внешние проверки
ClawHub: suspicious
This WeChat automation skill has a coherent purpose, but it needs Review because it can affect a real WeChat account while using under-scoped credential handling, URL fetching, and hardcoded attribution behavior.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 12 сент. 2026 г.