SKILLEMALL.ai

AC golden-hour

Автоматизирует хак вовлеченности Instagram «Золотой час». Используйте этот навык, когда пользователь хочет настроить бота, который отслеживает Reel/Post в Instagram на наличие ключевого слова в комментариях (например, «BOT» или «GOLDEN») и автоматически отвечает на комментарий и отправляет DM со ссылкой или сообщением.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automates the "Golden Hour" Instagram engagement hack. Use this skill…»

Automates the "Golden Hour" Instagram engagement hack. Use this skill when a user wants to set up a bot that watches an Instagram Reel/Post for a specific keyword in the comments (like "BOT" or "GOLDEN") and automatically replies to the comment and sends a DM with a link or message.

ClawHub Agent Skills автор: yadavabhijeet4 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 445 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматизирует хак вовлеченности Instagram «Золотой час».

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

ПроцедураМаркетингИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Опасные команды cmd-eval-dynamic scripts/ig_golden_hour.py:54
      Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода (демонстрация атаки / пример)
      os.system(f"openclaw message send --target webchat --message '🚨 SUCCESS! I just sent the Mock Trading DM to an Instagram user who commented \"BOT\".'")
      демонстрация

    Просканировано файлов: 3. 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 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (golden-hour) не совпадает с папкой (golden-rule)
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 445 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

    • +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 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 283 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill openly automates Instagram replies and DMs, but it also runs a secondary OpenClaw notification command and lacks safeguards for account-impacting automation.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.