SKILLEMALL.ai

BC wxpublic-fetch

Извлекайте статьи из WeChat Official Accounts и сохраняйте их в виде локальных файлов Markdown. Используйте этот навык, когда пользователь упоминает «抓取公众号» (скачать с公众号), «获取公众号文章» (получить статьи с公众号), «下载微信文章» (скачать статьи WeChat), «爬公众号» (парсить公众号), «保存公众号内容» (сохранить контент с公众号) или указывает название公众号 и диапазон дат для получения статей. После извлечения запишите пути ко всем сохраненным файлам md для последующих вопросов пользователя.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从微信公众号抓取文章并保存为本地 Markdown 文件。当用户提到"抓取公众号"、"获取公众号文章"、"下载微信文章"、"爬公众号"、"保…»

从微信公众号抓取文章并保存为本地 Markdown 文件。当用户提到"抓取公众号"、"获取公众号文章"、"下载微信文章"、"爬公众号"、"保存公众号内容",或指定公众号名称和日期范围想要获取文章时,使用此 skill。抓取完成后记录所有保存的 md 文件路径,方便用户后续问答。

ClawHub Claude Code автор: YuXiongwei v1.0.9 MIT-0 5 файлов тело ≈ 882 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 26 ч назад

Извлекайте статьи из WeChat Official Accounts и сохраняйте их в виде локальных файлов Markdown.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаТексты и документыИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Bash Write Read

Просканировано файлов: 1. 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 53/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 882 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (12 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

  • +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
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 139 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears purpose-built to fetch WeChat public-account articles, but it uses API credentials and multiple external services with limited privacy and credential-handling disclosure.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 12 авг. 2026 г.