SKILLEMALL.ai

CD weixin-debounce20s

Загрузчик функций «Антиспам при отправке в WeChat» (только для инструкций) (20-секундное окно). Используйте **только если пользователь явно просит включить/исправить слияние сообщений для канала openclaw-weixin** (триггерные фразы: включить антиспам в WeChat, антиспам не работает, openclaw-weixin антиспам). Этот навык инструктирует агента сначала получить явное согласие и выполнить проверяемую резервную копию, **а затем** изменить исходный код плагина канала WeChat на компьютере пользователя; после завершения несколько текстовых сообщений, отправленных подряд, будут объединены в один ответ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«微信渠道连发防抖(20s 尾窗)的『功能装载器』(纯指导型)。**仅在用户明确要求为 openclaw-weixin 渠道启用/修复连发合并…»

微信渠道连发防抖(20s 尾窗)的『功能装载器』(纯指导型)。**仅在用户明确要求为 openclaw-weixin 渠道启用/修复连发合并时**使用(触发短语:启用微信防抖、防抖没生效、openclaw-weixin 防抖)。本技能指导 agent 先取得明确同意并完成可校验的备份,**之后**才修改用户本机的微信渠道插件源码;完成后连发的多条文字合并为一轮回复。

ClawHub Agent Skills автор: yechang1450 v1.0.10 MIT-0 5 файлов тело ≈ 592 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Загрузчик функций «Антиспам при отправке в WeChat» (только для инструкций) (20-секундное окно).

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 592 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 184 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This guidance-only skill clearly tells the agent to modify a local WeChat channel plugin for message debouncing, with consent, backups, verification, and rollback steps.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 сент. 2026 г.