SKILLEMALL.ai

AB github-to-xhs

Анализирует репозиторий GitHub и генерирует инфографические посты для Xiaohongshu (Little Red Book). Используйте, когда пользователь хочет создать контент для социальных сетей о проекте GitHub, включая технический анализ, основные функции и рекламные посты. Поддерживает автоматический анализ контента, несколько стратегий структурирования и визуальный вывод на основе HTML.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze a GitHub repository and generate Xiaohongshu (Little Red Book)…»

Analyze a GitHub repository and generate Xiaohongshu (Little Red Book) infographic posts. Use when the user wants to create social media content about a GitHub project, including technical analysis, feature highlights, and promotional posts. Supports automatic content analysis, multiple outline strategies, and HTML-based visual output.

ClawHub Agent Skills автор: laojun v1.1.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 861 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализирует репозиторий GitHub и генерирует инфографические посты для Xiaohongshu (Little Red Book).

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторGitHubРазработкаИнфраструктураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
55
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 56
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1861 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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)
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 337 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill creates local draft files for Xiaohongshu posts from GitHub repository information, with no evidence of hidden data theft, credential use, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.