SKILLEMALL.ai

DF zhihu-content-pack

Полный процесс создания контента для Zhihu: выбор темы → принудительная полная проверка (сначала проверка, затем написание; **область проверки перечисляется по пунктам из списка поставки**, включая заголовок/подписи к рисункам/текст на рисунках/инструкцию по выполнению/сегмент описания/номер версии; захват полного исходного текста + построчная таблица + обратная проверка утверждений типа "пусто" + поиск первоисточника для утверждений о субъективности + самопроверка на соответствие описания) → написание → генерация HTML для вставки → создание изображений (с жесткими ограничениями по размеру шрифта/количеству символов) → **пакет поставки ответа (исходный текст + вставляемая версия + инструкция по публикации + изображения + встроенные подписи, для ответов по умолчанию предоставляется полный пакет)** → руководство по публикации и самопроверка → после публикации внесение в реестр прав собственности и отпечаток SHA-256. Активируется, когда пользователь запрашивает "опубликовать в Zhihu/написать статью для Zhihu/ответ для Zhihu/пакет контента для Zhihu". Основное правило: полная проверка — это действие по умолчанию, не дожидаясь запроса пользователя; ответы всегда предоставляются в виде пакета поставки, не дожидаясь запроса пользователя; область проверки не должна иметь пробелов; **классификация утверждений по уровням + колонка "не проверено в этот раз" являются обязательными для поставки (M1/M5), "выполнено" без привязки считается чрезмерным заявлением**; **перед поставкой запускать проверку на соответствие `delivery_guard.py` (fail-closed, не проходить нельзя)**; **фактический слой проходит независимую проверку L2 (изолированная подача информации + выборочная проверка привязок) и проходит "триаду силы формулировок" (аннотация цепочки происхождения/повторное заявление о правовых предпосылках/раскрытие сосуществования формулировок)**; **привязки L2 должны проходить машинную полную проверку с помощью `anchor_verify.py` (ручной выборки недостаточно), привязки должны быть скопированы дословно, без изменений**; **нельзя заявлять "использован reasoning маршрут" как "кросс-родственная проверка"**.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«知乎发文内容包全流程:选题→强制全面核实(先核实后写稿;**核实范围按交付清单逐件枚举**,含标题/图注/图内文字/执行单/口径说明段/版本…»

知乎发文内容包全流程:选题→强制全面核实(先核实后写稿;**核实范围按交付清单逐件枚举**,含标题/图注/图内文字/执行单/口径说明段/版本号;抓一手源全文+逐条建表+反向验证"空白"类断言+主体性断言找当事人自述+口径一致性自检)→写稿→生成可粘贴 HTML→出图(有硬性字号/字数下限)→**回答交付标准包(源稿+粘贴版+发布执行单+配图+内嵌图注,回答类默认整套交付)**→发布指引与自查→发布后回填权属台账与 SHA-256 指纹。当用户要求"发知乎/写知乎文章/知乎回答/知乎内容包"时触发。核心铁律:全面核实是默认动作不等用户问;回答一律按标准包交付不等用户提;核实范围不留漏网区;**断言分级标注 + 「本次未验」栏为交付必备(M1/M5),无锚点的"已完成"视为过度声称**;**交付前跑确定性门禁 `delivery_guard.py`(fail-closed,不通过不许交付)**;**事实层走 L2 独立验证(信息隔离投喂 + 抽验其锚点)并过「措辞强度」三件套(溯源链标注/法律前提重申/口径并存披露)**;**L2 的锚点必须用 `anchor_verify.py` 做机器全量校验(手抽不够),锚点须逐字照录不得改写**;**不得把"用了 reasoning 路由"当成"跨族验证"来声称**。

ClawHub Hermes автор: zhaoxinghua09-cell v1.15.2 MIT-0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 9 270 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Полный процесс создания контента для Zhihu: выбор темы → принудительная полная проверка (сначала проверка, затем написание; область проверки перечисляется по…

Как процесс F 29/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/_cover-test/, assets/_superseded/, assets/_legacy-html/

ПроцедураРазработкаДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
D
73/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
35
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
29/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/_cover-test/, assets/_superseded/, assets/_legacy-html/
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  3. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  4. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1

✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 1 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 5, column 17: description_en: Full pipeline for publishing to Zhihu (Q&A / columns): topic re… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-long-hermes description 561 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 9270 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/_cover-test/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/_superseded/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/_legacy-html/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/figN-*.png
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 513): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 29/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/_cover-test/, assets/_superseded/, assets/_legacy-html/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): assets/_cover-test/, assets/_superseded/, assets/_legacy-html/
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9270 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 100Шаги. Шагов: 130
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (10 тегов): типизированный вызов надёжнее

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -285 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 561 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 130 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 35.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Zhihu content-workflow skill with local quality gates and citation checking, and I found no hidden credential use, destructive behavior, or automatic posting.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 окт. 2026 г.