SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC tina.creator

Создавайте популярные посты в Xiaohongshu (заголовок, текст, теги, AI-обложка) по трехэтапному рабочему процессу: Исследование-Создание-Рост. Используйте, когда пользователь хочет создавать посты для Xiaohongshu/小红书, RED notes, контент для социальных сетей для 小红书, или упоминает 小红书笔记, 小红书创作, 小红书运营.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生成小红书爆款笔记（标题、正文、标签、AI封面图），采用 Research-Create-Grow 三阶段工作流。Use when the…»

生成小红书爆款笔记（标题、正文、标签、AI封面图），采用 Research-Create-Grow 三阶段工作流。Use when the user wants to create Xiaohongshu/小红书 posts, RED notes, social media content for 小红书, or mentions 小红书笔记、小红书创作、小红书运营.

ClawHub Agent Skills автор: Tina-Zhang-coder v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 733 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Создавайте популярные посты в Xiaohongshu (заголовок, текст, теги, AI-обложка) по трехэтапному рабочему процессу: Исследование-Создание-Рост.

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

ГенераторИнфраструктураМаркетингтип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
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
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    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
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (tina.creator) не совпадает с папкой (tina-creator)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 733 токенов

    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 185 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent Xiaohongshu content-writing helper with disclosed image generation and limited, user-approved strategy notes.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.