SKILLEMALL.ai

AC xhs

Используйте этот навык при публикации или управлении постами в Xiaohongshu (小红书 / RED / xiaohongshu) через официальный Creator Center. Активируется по запросам на черновик, сохранение или публикацию заметки; генерацию заголовков, подписей или тем; ответы на комментарии или личные сообщения; или проверку метрик в панели управления автора. Навык следует языку ввода пользователя (китайский, английский или любой предоставленный пользователем язык) — язык не принуждается. Рабочий процесс основан на автоматизации браузера; окончательная публикация всегда требует явного подтверждения пользователя.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when publishing or managing posts on Xiaohongshu (小红书 /…»

Use this skill when publishing or managing posts on Xiaohongshu (小红书 / RED / xiaohongshu) via the official Creator Center. Triggers on requests to draft, save, or publish a note; generate titles, captions, or topic chips; reply to comments or DMs; or check creator dashboard metrics. The skill follows the language of the user's input (Chinese, English, or any locale the user supplies) — no locale is forced. Workflow is browser-automation-based; final publish always requires explicit user confirmation.

ClawHub Agent Skills автор: Jacky Shen v0.2.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 241 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык при публикации или управлении постами в Xiaohongshu (小红书 / RED / xiaohongshu) через официальный Creator Center.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураДанные и аналитикатип 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
C
57/100
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 75
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1241 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 505 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly coherent for Xiaohongshu browser automation, but one draft-saving instruction appears to target the publish button, creating a real risk of unintended public posting.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 18 авг. 2026 г.