SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC xclaw

Извлечение постов из временной шкалы или профилей X (Twitter) с метриками вовлеченности, URL-адресами медиафайлов и загрузкой локальных копий. Используйте, когда вас просят парсить, перечислять или анализировать посты X из основной временной шкалы, профилей пользователей или результатов поиска без перехода к отдельным постам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract posts from X (Twitter) timeline or profile pages with engageme…»

Extract posts from X (Twitter) timeline or profile pages with engagement metrics, media URLs, and download local copies. Use when asked to scrape, list, or analyze X posts from home timeline, user profiles, or search results without clicking into individual posts.

ClawHub Agent Skills автор: zyliu v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 049 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Извлечение постов из временной шкалы или профилей X (Twitter) с метриками вовлеченности, URL-адресами медиафайлов и загрузкой локальных копий.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. 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 53/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 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 (xclaw) не совпадает с папкой (x-openclaw)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2049 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 264 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed X/Twitter scraping and archiving helper that saves visible posts and media locally, with no evidence of hidden execution or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.