SKILLEMALL.ai

BB clawlite-mark

Автоматизация браузера Facebook: публикуйте, читайте комментарии, генерируйте и отправляйте умные ответы, продолжайте отвечать в ветках. Предназначен для высокочастотного обслуживания брендов и управления сообществом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«中文:Facebook 浏览器自动化技能,支持发布帖子、抓取评论、智能生成并提交回复,支持评论线程化追踪。面向品牌互动与社群运营的高频维护场…»

中文:Facebook 浏览器自动化技能,支持发布帖子、抓取评论、智能生成并提交回复,支持评论线程化追踪。面向品牌互动与社群运营的高频维护场景。 日本語:Facebookブラウザ自動化エージェント。投稿、コメント取得、文脈対応返信、スレッド追跡返信を実行し、継続的なコミュニティ運用を支援。 한국어:Facebook 브라우저 자동화 스킬. 게시물 업로드, 댓글 조회, 컨텍스트 기반 답변, 댓글 스레드 추적 자동화를 통해 소셜 운영 효율을 높입니다. Español:Automatización de navegador para Facebook: publica, lee comentarios, genera y envía respuestas inteligentes y continúa en hilos. Diseñado para operación de comunidad y mantenimiento continuo de engagement.

ClawHub Agent Skills автор: X-RayLuan v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 399 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматизация браузера Facebook: публикуйте, читайте комментарии, генерируйте и отправляйте умные ответы, продолжайте отвечать в ветках.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
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 72/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 61
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1399 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 447 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Facebook automation skill is mostly coherent, but it can post publicly from a live account and includes an unnecessary hardcoded read of a private local style file.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.