SKILLEMALL.ai

AC emoji-sticker-cn

Помощник по созданию стикерпаков, соответствующий требованиям китайских платформ (WeChat Sticker Open Platform / Xiaohongshu / Douyin). Предоставляет обрезку и именование с учетом жестких ограничений размеров платформы, проверку на запрещенные слова (API в реальном времени + автономная проверка), преобразование статических стикеров в анимированные GIF с подбором контента, а также поддержку данных для соответствия требованиям и рабочий процесс проверки правил платформы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«中文平台(微信表情开放平台 / 小红书 / 抖音)合规表情包生成助手。提供平台尺寸硬约束裁切与命名、违禁词校验(实时 API + 离线兜底)…»

中文平台(微信表情开放平台 / 小红书 / 抖音)合规表情包生成助手。提供平台尺寸硬约束裁切与命名、违禁词校验(实时 API + 离线兜底)、静态贴纸转内容匹配动效 GIF、合规参考数据维护与平台规范规则巡检工作流。

ClawHub Agent Skills автор: Bonnie Geng v3.1.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 764 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помощник по созданию стикерпаков, соответствующий требованиям китайских платформ (WeChat Sticker Open Platform / Xiaohongshu / Douyin).

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

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

    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. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 59
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1764 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)
    • +3Длина description 108: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is a coherent Chinese sticker-generation helper with expected image-processing and compliance-checking behavior, but users should be aware it can prefer an external compliance checker and uses unpinned install commands.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.