AC wechat-article-reader
Извлекает полный текст из статей официальных аккаунтов WeChat (微信公众号) по URL. Используйте, когда пользователь делится ссылкой mp.weixin.qq.com и просит прочитать, обобщить, проанализировать или сохранить статью. Обрабатывает контент WeChat, отображаемый через JS, и защиту от ботов с помощью headless Chromium. При недоступности headless-браузера использует поиск по зеркальным сайтам.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract full text from WeChat Official Account (微信公众号) article URLs. U…»
Extract full text from WeChat Official Account (微信公众号) article URLs. Use when a user shares an mp.weixin.qq.com link and asks to read, summarize, analyze, or save the article. Handles WeChat's JS-rendered content and anti-bot detection via headless Chromium. Falls back to mirror-site search when headless browser is unavailable.
Извлекает полный текст из статей официальных аккаунтов WeChat (微信公众号) по URL.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 4. 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 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (wechat-article-reader) не совпадает с папкой (wechat-article-getter)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 479 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 329 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.