SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD xiaohongshu-skills

Набор автоматизированных навыков для Xiaohongshu. Поддерживает аутентифицированную авторизацию, публикацию контента, поиск и обнаружение, социальное взаимодействие, комплексное управление. Активируется, когда пользователь запрашивает операции в Xiaohongshu (публикация, поиск, комментирование, вход, анализ, лайки, сохранение).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书自动化技能集合。支持认证登录、内容发布、搜索发现、社交互动、复合运营。 当用户要求操作小红书（发布、搜索、评论、登录、分析、点赞、收藏…»

小红书自动化技能集合。支持认证登录、内容发布、搜索发现、社交互动、复合运营。 当用户要求操作小红书（发布、搜索、评论、登录、分析、点赞、收藏）时触发。

ClawHub Agent Skills автор: Angiin v1.0.1 MIT-0 38 файлов тело ≈ 694 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 10 ч назад

Набор автоматизированных навыков для Xiaohongshu.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаИИ и агентытип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 32. 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 43/100

  • 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: 7, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 694 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)
  • +3Длина description 75: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -35 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill's declared requirements omit important runtime needs (Chrome, Python environment, access to the user's home/profile and ability to control processes) and its instructions ask for sensitive inputs (phone numbers, SMS codes, cookies/QR images) — the pieces are plausible for an automation tool but the omissions and process-control ability are inconsistent and warrant caution.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: benign · 9 мар. 2026 г.