SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD xhs-surfer

Инструмент автоматизации для умного браузера Xiaohongshu, управление сообществом и взаимодействие на базе ИИ. Поддерживает автоматический поиск, просмотр, лайки, комментарии, подписки и другие действия. Активируется, когда пользователь просит просмотреть Xiaohongshu, найти контент, автоматически взаимодействовать.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书智能浏览器自动化工具，AI驱动的社区冲浪和互动。 支持自动搜索、浏览、点赞、评论、关注等操作。 当用户要求浏览小红书、搜索内容、自动互…»

小红书智能浏览器自动化工具，AI驱动的社区冲浪和互动。 支持自动搜索、浏览、点赞、评论、关注等操作。 当用户要求浏览小红书、搜索内容、自动互动时触发。

ClawHub Agent Skills автор: Jingliu v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 674 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Инструмент автоматизации для умного браузера Xiaohongshu, управление сообществом и взаимодействие на базе ИИ.

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

СправочникИнфраструктуратип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
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.
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 38/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1674 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)
  • +3Длина description 75: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is openly for Xiaohongshu automation, but it can use a logged-in account to like, comment, follow, and read messages with weak consent boundaries.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.