SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC indie-app-marketing-pipeline

Конвейер контента для инди-разработчиков iOS на разных платформах на основе шаблонов. Генерирует и планирует полную неделю публикаций в социальных сетях (TikTok, YouTube Shorts, X/Twitter, Facebook) из банка контента без вызовов LLM в день. Используйте этот навык, когда вас спрашивают о: конвейере маркетинга, конвейере контента, автоматизации социальных сетей, маркетинге инди-приложений, автоматическом размещении, планировании контента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Template-driven multi-platform content pipeline for indie iOS develope…»

Template-driven multi-platform content pipeline for indie iOS developers. Generates and schedules a full week of social posts (TikTok, YouTube Shorts, X/Twitter, Facebook) from a content bank with zero LLM calls per day. Use this skill when asked about: marketing pipeline, content pipeline, social media automation, indie app marketing, automated posting, content scheduling.

ClawHub Agent Skills автор: zakmcintyre v1.0.0 MIT-0 9 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 646 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Конвейер контента для инди-разработчиков iOS на разных платформах на основе шаблонов.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураYouTubeИнфраструктуратип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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

    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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/setup.sh:221
      Упоминание редактирования crontab (строковый литерал в коде, не выполняется)
      echo "     crontab -e"
      строка в коде
    • низкая Опасные команды cmd-cron-mention SKILL.md:163
      Упоминание редактирования crontab
      crontab -e

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1646 токенов

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 376 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent social-media scheduling skill, but it needs Review because it can queue live posts, stores a Postiz key locally, and has an optional unsafe command-execution path.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.