BC linkedin-warmup
Автоматизация и развитие новых аккаунтов LinkedIn, а также легкое добавление контактов для привлечения клиентов (около 10 минут в день). Запуск указанного браузера через AdsPower Fingerprint Browser Local API (с возможностью указания CDP-порта), затем управление сеансом Chrome с профилем 'linkedin' с помощью инструмента OpenClaw browser. Отправка 2-3 приглашений к подключению в разделе рекомендаций 'My Network' -> 'More suggestions for you' по схеме 'сначала посмотреть профиль, затем вернуться и подключиться'. Немедленная остановка и уведомление при возникновении капчи, риска блокировки или ограничений.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«LinkedIn 新号自动化养号与轻量加人获客（每日定时 10 分钟左右），通过 AdsPower 指纹浏览器 Local API 启动指定…»
LinkedIn 新号自动化养号与轻量加人获客（每日定时 10 分钟左右），通过 AdsPower 指纹浏览器 Local API 启动指定浏览器（可指定 CDP 端口），再用 OpenClaw browser 工具控制 profile=linkedin 的 Chrome 会话，在 My Network 到 More suggestions for you 的推荐区按“先看主页再返回再 Connect”的节奏发送 2-3 个连接邀请；遇到验证码/风控/限制提示立刻停止并通知。
Автоматизация и развитие новых аккаунтов LinkedIn, а также легкое добавление контактов для привлечения клиентов (около 10 минут в день).
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 41
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 613 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 240 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.