SKILLEMALL.ai

BC weixin-debounce20s

Автоматический загрузчик для WeChat, предотвращающий дрожание при отправке сообщений подряд (окно завершения) в течение 20 секунд. Предварительные условия: последняя версия OpenClaw + установленный и подключенный openclaw-weixin. **Установка этого навыка активирует его автоматически**: применяет патч для объединения сообщений при отправке подряд в течение 20 секунд к плагину openclaw-weixin (сначала резервируйте локальные файлы плагина, идемпотентно, можно откатить). Изменения вносятся только если на локальном компьютере еще нет защиты от дрожания; если она есть, только проверяется.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微信 20s 连发防抖(尾窗)自动装载器。前置:最新版 OpenClaw + 已安装并连接 openclaw-weixin。**装上本技能即…»

微信 20s 连发防抖(尾窗)自动装载器。前置:最新版 OpenClaw + 已安装并连接 openclaw-weixin。**装上本技能即自动生效**:为 openclaw-weixin 插件打 20s 连发合并补丁(先备份本机插件文件,幂等,可回滚)。仅当本机尚无防抖时才改动;已有则只校验。

ClawHub Agent Skills автор: yechang1450 v1.0.9 MIT-0 5 файлов тело ≈ 336 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматический загрузчик для WeChat, предотвращающий дрожание при отправке сообщений подряд (окно завершения) в течение 20 секунд.

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

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
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: 5. 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: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 336 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 148 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill openly aims to patch a local WeChat plugin, but it does so automatically after installation without a per-change confirmation or a fixed reviewable patch.
LLM: suspicious (high) · 12 сент. 2026 г.