SKILLEMALL.ai

AD makecontents

Агент MakeContents AI для новостей. Используйте этот навык, когда пользователю необходимо автоматически выполнять задачи по извлечению новостей, фильтрации и отправке (AINews/AITopics/AITools), созданию контента, публикации контента, архивированию контента. Этот навык вызывает API локально работающего приложения MakeContents, выполняя полный процесс создания и распространения контента без вмешательства человека.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MakeContents AI 资讯 Agent 技能。当用户需要自动执行资讯拉取、筛选推送(AINews/AITopics/AITools…»

MakeContents AI 资讯 Agent 技能。当用户需要自动执行资讯拉取、筛选推送(AINews/AITopics/AITools)、内容创作、内容发布、内容归档等任务时使用此技能。此技能调用本地运行的 MakeContents 应用 API,无需人工干预即可完成完整的内容创作和分发流程。

ClawHub Agent Skills автор: zhuchenggong19851114-design v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 908 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Агент MakeContents AI для новостей.

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
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: 4. 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 39/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (makecontents) не совпадает с папкой (auto-contents)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 60
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 908 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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 150 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is coherent, but it should be reviewed because it can autonomously send agent-generated news and content through connected WeChat, Feishu, and optionally Xiaohongshu accounts.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.