SKILLEMALL.ai

BD x

Поиск публикаций в X (Twitter) через официальный мост Gecho Bridge MCP и получение подробной информации и ответов на известные публикации. Применяется для мониторинга ключевых слов, исследования публикаций, информации об авторе, сигналов взаимодействия и анализа ответов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过官方 Gecho Bridge MCP 搜索 X(Twitter)帖子,并获取已知帖子的详情和回复。适用于关键词监测、帖子研究、作者信息…»

通过官方 Gecho Bridge MCP 搜索 X(Twitter)帖子,并获取已知帖子的详情和回复。适用于关键词监测、帖子研究、作者信息、互动信号和回复分析。

ClawHub Hermes автор: Gecho AI v1.1.37 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 043 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Поиск публикаций в X (Twitter) через официальный мост Gecho Bridge MCP и получение подробной информации и ответов на известные публикации.

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 81 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

  • 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
  • 0Согласованность. Имя во frontmatter (x) не совпадает с папкой (x-zh-cn)
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 87
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2043 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 18. 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)
  • +3Длина description 81: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 87 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed X/Twitter research workflow that routes user-requested searches and post lookups through Gecho's MCP tools without instructing account mutations.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 22 авг. 2026 г.