SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB zm-wechat-draft-publish-verify

Публикация черновиков и проверка для официального аккаунта ZM. Используется для отправки подготовленных черновиков для официального аккаунта в формате Markdown/HTML через zm-md2wechat-conversion-tool в папку черновиков официального аккаунта, а также для принудительной проверки фактического сохранения в базе данных и форматирования с помощью draft/get.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ZM 公众号草稿发布与核验。用于将已准备好的 Markdown/HTML 公众号稿通过 zm-md2wechat-conversion-to…»

ZM 公众号草稿发布与核验。用于将已准备好的 Markdown/HTML 公众号稿通过 zm-md2wechat-conversion-tool 推送到公众号草稿箱，并强制执行 draft/get 真实落库与排版核验。

ClawHub Agent Skills автор: JerryXn v0.1.0 MIT-0 12 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 994 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 19 ч назад

Публикация черновиков и проверка для официального аккаунта ZM.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентыРазработкаДанные и аналитикатип 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 12. 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 "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 27, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 78
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1994 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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 109: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 78 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed WeChat draft-publishing helper that uses expected credentials and network calls to create and verify drafts, with no evidence of hidden exfiltration or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 23 июн. 2026 г.