SKILLEMALL.ai

BD hitjcl-social-video-publish

Ассистент по публикации видео и изображений на нескольких платформах — поддержка синхронной публикации изображений, текста и видео на пяти основных платформах: Douyin, Kuaishou, Bilibili, Xiaohongshu, WeChat Video Account. Триггерные сценарии: "опубликовать в один клик на Xiaohongshu, Douyin, Kuaishou, Bilibili, Video Account", "помоги мне опубликовать на нескольких платформах одновременно", "публиковать видео на нескольких платформах", "опубликовать видео на Douyin" и т. д. ⚠️ Этот навык требует от пользователя помощи в управлении браузером для входа, все операции по публикации выполняются в локальном браузере пользователя, автоматический вход или хранение учетных данных не производится.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«多平台视频图文发布助手 — 支持抖音、快手、B站、小红书、微信视频号五大平台同步发布图文和视频内容。 触发场景:"一键发布到小红书、抖音、快…»

多平台视频图文发布助手 — 支持抖音、快手、B站、小红书、微信视频号五大平台同步发布图文和视频内容。 触发场景:"一键发布到小红书、抖音、快手、B站、视频号"、"帮我同步发多个平台"、"多平台发布视频"、"发布视频到抖音"等。 ⚠️ 本 skill 需要用户协助操作浏览器登录,所有发布操作均在用户本地浏览器中完成,不会自动登录或存储任何账户凭证。

ClawHub Agent Skills автор: 寒武纪智能Cambrian Intelligence v2.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 238 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Ассистент по публикации видео и изображений на нескольких платформах — поддержка синхронной публикации изображений, текста и видео на пяти основных…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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.
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: 5. 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 "keywords"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (hitjcl-social-video-publish) не совпадает с папкой (social-video-publish)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 238 токенов

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 174 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed local browser-assisted social publishing helper, with broad trigger wording but no hidden credential access, persistence, or automatic posting shown in the artifacts.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.