SKILLEMALL.ai

BC content-engine-en

Content Engine (Xiaohongshu). Два режима: ① Деконструкция (v1) — введите вирусную ссылку XHS, получите структурированную карточку из 18 полей. ② Генерация (v2) — объедините деконструкцию с информацией о вашем бренде и используйте Ofox (LLM + Nano Banana) для создания собственной версии: сценарий / подпись / обложка / описание / теги / референсные кадры. v0.3.0: генерация реального видео через Volcengine Ark Seedance 2.0 (многокадровая съемка + автоматическое объединение ffmpeg). Поддерживает общий граф/граф знаний между режимами, чтобы система со временем становилась умнее. Архитектура вдохновлена Skill Graph от Ronin. Китайская версия: ~/.agents/skills/content-engine/

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Content Engine (Xiaohongshu). Two modes: ① Deconstruct (v1) — input a…»

Content Engine (Xiaohongshu). Two modes: ① Deconstruct (v1) — input a viral XHS link, get an 18-field structured card. ② Generate (v2) — combine the deconstruction with your brand info and use Ofox (LLM + Nano Banana) to produce your own version: script / caption / cover / desc / tags / reference frames. v0.3.0: real video generation via Volcengine Ark Seedance 2.0 (multi-shot + ffmpeg auto-concat). Maintains a shared graph/ knowledge graph across modes so the system gets smarter over time. Architecture inspired by Ronin's Skill Graph. Chinese version: ~/.agents/skills/content-engine/

ClawHub Agent Skills автор: dizhu v0.3.1 MIT-0 53 файла тело ≈ 7 906 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Content Engine (Xiaohongshu).

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, согласованность, повторный запуск

ГенераторИИ и агентыМаркетингМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/content_engine/client.py:95
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:318
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    Final naming: `{id}-{slug}` (e.g., `AIC-…ive`).
    в кавычках

Просканировано файлов: 43. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7906 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 19, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (content-engine-en) не совпадает с папкой (qianxun-content-engine-en)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7906 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 112, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 17. 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)
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -228 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 591 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 52 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 112 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed content generation workflow that uses third-party APIs and local output files in ways that match its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.