SKILLEMALL.ai

AF xiaohongshu-user-profile

Получение информации о профиле пользователя Xiaohongshu (RedNote / xhs) и списка его опубликованных заметок по идентификатору пользователя с возвратом имени пользователя, биографии, количества подписчиков/подписок, общих показателей вовлеченности, тегов и разбитых по страницам заметок со статистикой вовлеченности. Используйте, когда пользователь упоминает профиль пользователя xiaohongshu, профиль создателя rednote, данные инфлюенсера xhs, информацию об авторе xiaohongshu, анализ блогера xiaohongshu.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch Xiaohongshu (RedNote / xhs) user profile information and their p…»

Fetch Xiaohongshu (RedNote / xhs) user profile information and their published notes list by user ID, returning nickname, bio, follower/following counts, engagement totals, tags, and paginated notes with engagement stats. Use when user mentions xiaohongshu user profile, rednote creator profile, xhs influencer data, xiaohongshu author info, xiaohongshu blogger analysis.

ClawHub Agent Skills автор: browser-act skill v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 889 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 19 ч назад

Получение информации о профиле пользователя Xiaohongshu (RedNote / xhs) и списка его опубликованных заметок по идентификатору пользователя с возвратом имени…

Как процесс F 56/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
56/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/*.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/*.py
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 24, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1889 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 371 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill mainly does what it says, but it also gives guidance for scaled Xiaohongshu scraping with stealth browser sessions and under-discloses local note persistence.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.