SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC fb-repost

Навык для получения контента из ссылок на посты Facebook, переписывания поста в подходящем стиле, создания иллюстраций с помощью Gemini, а затем публикации на странице Facebook через Graph API. АКТИВИРУЕТСЯ, когда пользователь предоставляет ссылку на Facebook и хочет переопубликовать, переписать пост или говорит «опубликуй этот пост на странице». Используйте этот навык В ЛЮБОЕ ВРЕМЯ при наличии ссылки на Facebook + запроса на публикацию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Skill để lấy nội dung từ link bài viết Facebook, viết lại bài theo pho…»

Skill để lấy nội dung từ link bài viết Facebook, viết lại bài theo phong cách phù hợp, tạo ảnh minh họa bằng Gemini, rồi đăng lên Facebook Page qua Graph API. KÍCH HOẠT khi user đưa link Facebook và muốn repost, đăng lại, viết lại bài, hay nói "lấy bài này đăng lên page". Dùng skill này BẤT CỨ KHI NÀO có link FB + yêu cầu đăng bài.

ClawHub Agent Skills автор: techlaai v1.0.0 6 файлов тело ≈ 798 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Навык для получения контента из ссылок на посты Facebook, переписывания поста в подходящем стиле, создания иллюстраций с помощью Gemini, а затем публикации на…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/generate_image.py:13
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    API_KEY = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else None

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 54/100

  • 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 (fb-repost) не совпадает с папкой (techla-fb-repost)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 798 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 336 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill does what it claims, but it handles Facebook Page posting credentials in ways that deserve careful review before use.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.