SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD xiaohongshu-dailytop

Ежедневные популярные посты в Xiaohongshu отслеживают ежедневные тенденции в различных областях Xiaohongshu, отслеживают изменения в реальном времени в популярности различных областей, определяют направления контента, набирающего обороты, и прогнозируют следующий всплеск трафика. В конечном итоге, на основе ежедневного популярного контента, извлекаются многоразовые темы, формулировки и форматы представления, генерируются идеи для творчества. Поддерживает классифицированный запрос ежедневных популярных постов, поиск самых популярных постов дня в Xiaohongshu по категориям, таким как макияж, одежда, еда, и быстрое освоение ведущего контента в каждой категории.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书每日爆款笔记是追踪小红书各领域每日趋势，监测不同领域的实时热度变化，识别正在起量的内容方向，预判下一波流量风口。最终基于当日爆款内容，…»

小红书每日爆款笔记是追踪小红书各领域每日趋势，监测不同领域的实时热度变化，识别正在起量的内容方向，预判下一波流量风口。最终基于当日爆款内容，提炼可复用的选题、话术与呈现形式，生成创作灵感。支持分类查询当日热门笔记，按美妆、穿搭、美食等分类检索小红书当天热度最高的笔记，快速掌握各赛道头部内容。

ClawHub Agent Skills автор: if530770 v1.0.5 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 790 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Ежедневные популярные посты в Xiaohongshu отслеживают ежедневные тенденции в различных областях Xiaohongshu, отслеживают изменения в реальном времени в…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Чем это грозит

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

Опасные команды средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:85
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export REDFOX_API_KEY=<你的apikey>' >> ~/.zshrc

Просканировано файлов: 8. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (xiaohongshu-dailytop) не совпадает с папкой (xhs-daily-ranking)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 43
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1790 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 146 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its stated purpose, but it handles API-key setup and local shell profile files in ways users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 5 июн. 2026 г.