SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD Broadcast

CLI для кроссплатформенной публикации в соцсетях: отправляйте текст и медиа в X, LinkedIn, Bluesky и Instagram одной командой, с ограничениями для каждой платформы, --dry-run, проверкой статуса; также статьи X, эпизоды подкастов на Omny, рассылки в новостях. ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ: трансляции, публикации в соцсетях, кросс-постинга, публикации везде, распространения, публикации на всех платформах, публикации в Instagram, проверки статуса платформы, публикации этого везде, обмена новостями, карточки спонсорского упоминания, карточки упоминания в новостях, благодарности спонсору в упоминании. НЕ ДЛЯ: написания самого текста, операций только для X (X), Substack.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-platform social syndication CLI: post text and media to X, Linke…»

Multi-platform social syndication CLI: post text and media to X, LinkedIn, Bluesky, and Instagram from one command, with per-platform limits, --dry-run, status checks; also X Articles, podcast episodes to Omny, newsletter shares. USE WHEN broadcast, post to social media, cross-post, post to all, syndicate, publish to all platforms, post to Instagram, check platform status, post this everywhere, share the newsletter, edition share card, newsletter share card, sponsor thank-you in the share. NOT FOR writing the copy itself, X-only ops (X), Substack.

danielmiessler/Personal_AI_Infrastructure Agent Skills автор: danielmiessler 36 файлов · 20 скриптов тело ≈ 2 763 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

CLI для кроссплатформенной публикации в соцсетях: отправляйте текст и медиа в X, LinkedIn, Bluesky и Instagram одной командой, с ограничениями для каждой…

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияТексты и документыМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
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

Чем это грозит

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

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • средняя Утечка данных net-credential-use Tools/LinkedInComment.ts:50
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      const ui = await doFetch(`${API}/v2/userinfo`, { headers: { Authorization: `Bearer ${token}` } });
    • низкая Утечка данных net-credential-use Intents/ShareNewsletter.md:66
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      bun --env-file ~/.claude/.env -e 'const r = await fetch(`https://api.beehiiv.com/v2/publications/${process.env.BEEHIIV_PUB_ID}/posts?status=…&limit=1&order_by=…&direction=… { h
      в кавычках
    • низкая Утечка данных net-credential-use Intents/ShareNewsletter.md:71
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      bun --env-file ~/.claude/.env -e 'const r = await fetch(`https://api.beehiiv.com/v2/publications/${process.env.BEEHIIV_PUB_ID}/posts/${process.argv[1]}?expand[]=… { headers: { Authori
      в кавычках

    Просканировано файлов: 36. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "evals"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

    • 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: 13, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2763 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 553 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.