SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC content-orchestrator

Оркестратор генерации и публикации контента, 15 файлов конвейера (12 PL-*+3 E2E-*): VIDEO/VIDEO-BATCH/IMAGE/AUDIO/LIPSYNC/COMIC/COMIC-BATCH/ARTICLE-BATCH/NOVEL-BATCH/PRODUCT/HOTSPOT/NEWPROD+E2E-VIDEO/E2E-IMAGE/E2E-DAILY+3 встроенных виртуальных маршрута (PL-NOVEL сериал/PL-DRAMA короткометражка/PL-UPLOAD загрузка). Автоматическая маршрутизация регистратора платформы + автоматическое внедрение прокси + осведомленность о многопользовательском режиме (tenant_id → стиль/персонаж/материал/изоляция платформы) + материалы → товары на Xianyu (PL-PRODUCT) + горячие темы → товары (PL-HOTSPOT) + сериал новел (PL-NOVEL/PL-NOVEL-BATCH) + генерация короткометражек (PL-DRAMA встроенный). Срабатывание: генерация контента/публикация контента/полный цикл/ежедневная работа/преобразование материалов в товары/выбор горячих тем/размещение горячих тем/сериал новел/генерация короткометражек/генерация контента для загрузки. Не срабатывает: чистое управление Xianyu/чистый ответ службы поддержки/запрос анализа данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«内容生成+发布统一编排器,15条管道文件(12 PL-*+3 E2E-*):VIDEO/VIDEO-BATCH/IMAGE/AUDIO/LI…»

内容生成+发布统一编排器,15条管道文件(12 PL-*+3 E2E-*):VIDEO/VIDEO-BATCH/IMAGE/AUDIO/LIPSYNC/COMIC/COMIC-BATCH/ARTICLE-BATCH/NOVEL-BATCH/PRODUCT/HOTSPOT/NEWPROD+E2E-VIDEO/E2E-IMAGE/E2E-DAILY+3内置虚拟路由(PL-NOVEL连载/PL-DRAMA短剧/PL-UPLOAD上传)。平台注册表自动路由+代理自动注入+多租户感知(tenant_id→风格/人设/素材/平台隔离)+素材→闲鱼商品(PL-PRODUCT)+热点→商品(PL-HOTSPOT)+小说连载(PL-NOVEL/PL-NOVEL-BATCH)+短剧生成(PL-DRAMA内置)。触发:生成内容/发布内容/一条龙/日常运营/素材转商品/热点选品/热点上架/小说连载/短剧生成/上传内容生成 不触发:纯闲鱼运营/纯客服回复/数据分析查询

ClawHub Agent Skills автор: 天轰穿 v1.0.0 MIT-0 35 файлов тело ≈ 8 321 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 35 ч назад

Оркестратор генерации и публикации контента, 15 файлов конвейера (12 PL-+3 E2E-)…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМедиа и видеотип 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
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
51
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 34. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8321 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 51, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8321 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 254
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 23. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -248 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -34 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 427 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 66 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 254 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 51.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a powerful publishing orchestrator, but it needs Review because it can execute broad local pipelines, publish externally, and persist tenant workflow data with weak user-facing boundaries.
LLM: suspicious (high) · 15 авг. 2026 г.