SKILLEMALL.ai

AB socialclaw-cli

Запуск SocialClaw в качестве агентурного управляющего узла для операций Meta через установленный социальный CLI. Используйте, когда пользователь запрашивает многоэтапное выполнение, утверждения, автоматизацию операций или генерацию команд для аутентификации, запросов, публикаций, Instagram, WhatsApp, Marketing API, режима агента и рабочих процессов шлюза/студии. Преобразует намерения на естественном языке в явные, рисково-контролируемые социальные команды с подтверждением выполнения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run SocialClaw as an agentic control plane for Meta operations through…»

Run SocialClaw as an agentic control plane for Meta operations through the installed social CLI. Use when the user asks for multi-step execution, approvals, ops automation, or command generation across auth, query, post, Instagram, WhatsApp, Marketing API, agent mode, and gateway/studio workflows. Translate natural-language intents into explicit, risk-gated social commands with confirmation-aware execution.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 9 файлов · 1 скрипт тело ≈ 594 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Запуск SocialClaw в качестве агентурного управляющего узла для операций Meta через установленный социальный CLI.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияWhatsAppИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
50
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: 9. 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 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 594 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 410 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.