SKILLEMALL.ai

BC publish-short-videos-infinite

Последовательно публикуйте короткие видео на три платформы: Kuaishou, Douyin, Xiaohongshu. Сначала опубликуйте на Kuaishou, затем на Douyin, и, наконец, на Xiaohongshu. Сценарии запуска: одновременная публикация на Kuaishou и Douyin, публикация на нескольких платформах, публикация коротких видео на нескольких платформах, пакетная публикация видео, публикация на всех платформах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«依次发布短视频到快手、抖音、小红书三个平台。先发布快手,再发布抖音,最后发布小红书。触发场景:同时发布快手和抖音、发布到多个平台、多平台发布…»

依次发布短视频到快手、抖音、小红书三个平台。先发布快手,再发布抖音,最后发布小红书。触发场景:同时发布快手和抖音、发布到多个平台、多平台发布短视频、批量发布视频、全平台发布。

ClawHub Agent Skills автор: 未来X无限 v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 479 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Последовательно публикуйте короткие видео на три платформы: Kuaishou, Douyin, Xiaohongshu.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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: 2. 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 51/100

  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 479 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 87: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill automates uploads to live social-media accounts but is unclear about which platforms are actually published versus only saved as drafts.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.