SKILLEMALL.ai

BF wechat-original-hot

Непрерывно собирает популярные оригинальные статьи из ежедневных официальных аккаунтов в интернете и отправляет их пользователям; используется, когда пользователям нужны популярные оригинальные статьи из всех областей или они хотят подписаться на ежедневную рассылку популярных оригинальных статей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«全网持续收录每日公众号原创热门文章内容,向用户推送公众号原创热门文章;当用户需要获取全领域的公众号原创热门文章、或订阅每日原创热门文章推送时…»

全网持续收录每日公众号原创热门文章内容,向用户推送公众号原创热门文章;当用户需要获取全领域的公众号原创热门文章、或订阅每日原创热门文章推送时使用

ClawHub Agent Skills автор: to the moon v1.0.2 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 858 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Непрерывно собирает популярные оригинальные статьи из ежедневных официальных аккаунтов в интернете и отправляет их пользователям; используется, когда…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 链接

ПроцедураGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 链接
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: wechat-original-hot (ClawHub)

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Обфускация средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.

Автору

Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.

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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • средняя Обфускация uni-zero-width temp_articles.json:513
    Невидимые символы нулевой ширины (возможен скрытый текст) (13 шт.)
    "content": "宋江:“今天开会,只讲三件事。”␀  李逵:“太好了,终于是短会。”␀  宋江:“第一件事,为什么以前的会太长。”␀  吴用:“这个问题我准备了十页说明。”␀  宋江:“第二件事,今后如何开短会。”␀  吴用:“这个问题比较复杂,我准备了二十页。”␀  鲁智深:“第三件事呢?”␀  宋江:“讨论…
  • низкая Обфускация obf-base64-blob temp_articles.json:8
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "coverUrl": "https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_jpg/zBk2…ibU/0?wx_fmt=jpeg",
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob temp_articles.json:31
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "coverUrl": "https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_jpg/yhO3…Bcs/0?wx_fmt=jpeg",
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob temp_articles.json:45
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "userHeadUrl": "http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/ssnd…1Zw/0?wx_fmt=png",
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob temp_articles.json:54
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "coverUrl": "https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_jpg/iaJ8…oeM/0?wx_fmt=jpeg",
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob temp_articles.json:77
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "coverUrl": "https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/Gc1y…ty8/0?wx_fmt=jpeg",
    в кавычках

Просканировано файлов: 8. 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: 链接

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 链接
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): 链接
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (wechat-original-hot) не совпадает с папкой (gzh-original-article-king)
  • 100Шаги. Шагов: 38
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1858 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 72: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill has a coherent article-ranking purpose, but it handles an API key with certificate checks disabled and creates browser-rendered output with under-scoped controls.
LLM: suspicious (high) · 31 авг. 2026 г.