SKILLEMALL.ai

BC guaikei-xhs-content-radar

Возможности: поиск по ключевым словам Xiaohongshu, детализация заметок, комментарии к заметкам, список работ блогера, только общедоступные данные. Используйте этот навык, когда задача пользователя находится в этом диапазоне; подходит, даже если пользователь не сказал «Xiaohongshu», но намерение совпадает. Невозможно: вход в систему, публикация, лайки, получение личного контента, кроссплатформенность. Если задача выходит за рамки, сообщите пользователю, а не выполняйте жесткую настройку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«能做:小红书关键词搜索、笔记详情、笔记评论、博主作品列表,仅公开数据。当用户任务在此范围内时使用本技能;即使用户没说"小红书",只要意图匹配…»

能做:小红书关键词搜索、笔记详情、笔记评论、博主作品列表,仅公开数据。当用户任务在此范围内时使用本技能;即使用户没说"小红书",只要意图匹配也适用。不能做:登录、发布、点赞、获取私密内容、跨平台。若任务超出边界请告知用户而非硬调。

ClawHub Agent Skills автор: engheng-art v1.0.0 MIT-0 24 файла тело ≈ 988 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Возможности: поиск по ключевым словам Xiaohongshu, детализация заметок, комментарии к заметкам, список работ блогера, только общедоступные данные.

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

ПроцедураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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

  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: 24. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "name_cn"

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. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 988 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 115: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently retrieves public Xiaohongshu data through a disclosed third-party API, but users should understand that queries and results are sent to Guaikei and saved locally.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.