SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF linkedin-post

Создание, подготовка и публикация постов в ленте LinkedIn с помощью автоматизации браузера OpenClaw. Используйте, когда пользователь хочет преобразовать утвержденный текст поста в реальный пост в ленте LinkedIn, открыть окно создания публикации, заполнить окончательный текст, предварительно просмотреть разворачивание ссылок или опубликовать после явного одобрения. Также используйте, когда повторяющийся рабочий процесс публикации в LinkedIn должен быть стандартизирован в безопасный поток подготовки с последующей публикацией.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Draft, prepare, and publish LinkedIn feed posts through OpenClaw brows…»

Draft, prepare, and publish LinkedIn feed posts through OpenClaw browser automation. Use when a user wants to turn approved post copy into a real LinkedIn feed post, open the share composer, fill the final body, preview link unfurls, or publish after explicit approval. Also use when recurring LinkedIn posting workflow should be standardized into a safe prepare-then-post flow.

ClawHub Agent Skills автор: Kanto(칸토) v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 780 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Создание, подготовка и публикация постов в ленте LinkedIn с помощью автоматизации браузера OpenClaw.

Как процесс F 43/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/linkedin_post.py

ГенераторИнфраструктуратип 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
43/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/linkedin_post.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/linkedin_post.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/linkedin_post.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/linkedin_post.py
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (linkedin-post) не совпадает с папкой (linkedin-post-openclaw-browser)
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
  • 85Шаги. Шагов: 28, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 780 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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 378 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed LinkedIn posting helper; it can publish publicly through a logged-in browser, but that behavior matches its stated purpose and is gated by an explicit publish flag and approval instructions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.