SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD x-daily-report

Ежедневный автоматический мониторинг динамики мировых аккаунтов X/Twitter в области ИИ, генерация структурированных ежедневных отчетов. Включает рекомендации по ключевым событиям, общий обзор активности, предложения по многоуровневому вниманию. Поддерживает бесплатный режим парсинга без API и режим официального API, полностью автоматизирован, не требует вмешательства человека. Сценарии использования: (1) Ежедневная отправка новостей индустрии ИИ в 8:30 (2) Мониторинг последних новостей конкретных аккаунтов (3) Генерация отчетов о тенденциях в отрасли (4) Активация при упоминании "X日报", "Twitter监控", "AI动态".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«每日自动监控全球Top AI领域X/Twitter账号动态，生成结构化日报。包含重点动态推荐、完整活跃度总览、分层关注建议。支持免费无API…»

每日自动监控全球Top AI领域X/Twitter账号动态，生成结构化日报。包含重点动态推荐、完整活跃度总览、分层关注建议。支持免费无API爬虫模式和官方API模式，完全自动化无需人工干预。使用场景：(1) 每日8:30自动推送AI行业动态 (2) 监控特定账号最新动态 (3) 生成行业趋势报告 (4) 提到"X日报"、"Twitter监控"、"AI动态"时触发

ClawHub Agent Skills автор: kongxiaodan20001201-alt v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 518 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Ежедневный автоматический мониторинг динамики мировых аккаунтов X/Twitter в области ИИ, генерация структурированных ежедневных отчетов.

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

СправочникДанные и аналитикаИнфраструктуратип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
77
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

Чем это грозит

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

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/x-monitor.js:21
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/x-monitor.js:11
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    const X_API_KEY = 'THp2…pUQ'; // 已自动获取
    в кавычках

Просканировано файлов: 6. 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 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 518 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
  • -229 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 182 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (3 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: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears aimed at X/Twitter monitoring, but it reuses the user's Chrome X/Twitter session and supports scheduled outbound reports, which needs careful review before installation.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.