SKILLEMALL.ai

BF wechat-to-obsidian

Извлеките статью из WeChat Official Account (ссылка mp.weixin.qq.com) и преобразуйте ее в локальный Markdown, одновременно загрузив изображения основного текста в каталог images/ и сохранив их в вашей базе заметок Obsidian. Используйте, когда пользователь отправляет ссылку на статью из WeChat Official Account и выражает намерение «сохранить», «сохранить в заметках», «преобразовать в Markdown», «заархивировать в Obsidian», «сохранить в базе знаний» и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把一篇微信公众号文章(mp.weixin.qq.com 链接)抓取并转换为本地 Markdown,同时把正文图片下载到本地 images/…»

把一篇微信公众号文章(mp.weixin.qq.com 链接)抓取并转换为本地 Markdown,同时把正文图片下载到本地 images/ 目录,存入用户的 Obsidian 笔记库。当用户发来微信公众号文章链接,并表达「存一下 / 保存到笔记 / 转成 Markdown / 剪藏到 Obsidian / 保存到知识库」等意图时使用。

ClawHub Agent Skills автор: 下辈子要饭也不做程序员 v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 706 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Извлеките статью из WeChat Official Account (ссылка mp.weixin.qq.com) и преобразуйте ее в локальный Markdown, одновременно загрузив изображения основного…

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: images/图片名, scripts/wechat_to_obsidian.py, templates/output-template.md

СправочникObsidianИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: images/图片名, scripts/wechat_to_obsidian.py, templates/output-template.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. 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: 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: images/图片名
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/wechat_to_obsidian.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/output-template.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: images/图片名, scripts/wechat_to_obsidian.py, templates/output-template.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): images/图片名, scripts/wechat_to_obsidian.py, templates/output-template.md
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 706 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 168 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill clearly aims to save user-requested WeChat articles into an Obsidian vault, with local file creation and image downloads disclosed as part of that purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 июл. 2026 г.