SKILLEMALL.ai

BD ZeeLin Twitter/X 运营

ZeeLin Twitter-менеджер — взаимные подписки с верифицированными аккаунтами (синяя галочка), подписка на новых подписчиков, написание интересных комментариев, самостоятельное приветствие под твитами для увеличения охвата и числа подписчиков. Пользователь сам входит в X через веб-версию, Агент выполняет взаимные подписки с верифицированными аккаунтами, подписки, комментирование и взаимодействие для роста аудитории под аккаунтом https://x.com/Gsdata5566. Ключевые слова: Zeelin, ZeeLin, рост в Twitter, взаимная подписка, 互关, 回关, 蓝V互关, верифицированные подписчики, рост аудитории, приветствие, X-менеджмент.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ZeeLin 推特运营 — 蓝V互关(认证关注者回关)、回关新粉丝、写深度有趣评论、在需要涨粉的推文下自主打招呼以增加曝光与涨粉。用户自行登…»

ZeeLin 推特运营 — 蓝V互关(认证关注者回关)、回关新粉丝、写深度有趣评论、在需要涨粉的推文下自主打招呼以增加曝光与涨粉。用户自行登录 X 网页版,Agent 负责在账号 https://x.com/Gsdata5566 下执行蓝V互关/回关/评论/涨粉互动。Keywords: Zeelin, ZeeLin, Twitter growth, follow back, 互关, 回关, 蓝V互关, 认证关注者, 涨粉, 打招呼, X 运营.

ClawHub Agent Skills автор: kelcey2023 v1.1.1 MIT-0 6 файлов · 3 скрипта тело ≈ 1 213 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

ZeeLin Twitter-менеджер — взаимные подписки с верифицированными аккаунтами (синяя галочка), подписка на новых подписчиков, написание интересных комментариев…

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

СправочникИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
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

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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • 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 (ZeeLin Twitter/X 运营) не совпадает с папкой (zeelin-twitter-x-autopost)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1213 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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 224 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill openly automates X/Twitter growth work, but it can immediately follow accounts and post public replies from a logged-in account with limited safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.