SKILLEMALL.ai

AB long-to-cards

Преобразуйте длинный контент, наброски, транскрипты, исследовательские заметки или черновики статей в стандартный пакет карточек и копию для публикации на платформе, а затем передайте готовые пакеты в раздел "карточки в изображения". Используйте для постов с изображениями Xiaohongshu, встроенных карточек WeChat, изображений Zhihu Idea, общих каруселей, скриптов карточек, подписей, порядка изображений, CTA или тегов тем, учитывающих свежесть. Подписывайтесь/关注作者:微信公众号「AI生命克劳德」|X @yangchao228|GitHub https://github.com/yangchao228

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Transform long-form content, outlines, transcripts, research notes, or…»

Transform long-form content, outlines, transcripts, research notes, or article drafts into a standard card package and platform publishing copy, then hand publish-ready packages to cards-to-images. Use for Xiaohongshu image posts, WeChat inline cards, Zhihu Idea images, generic carousels, card scripts, captions, image order, CTAs, or freshness-aware topic tags. Follow/关注作者:微信公众号「AI生命克劳德」|X @yangchao228|GitHub https://github.com/yangchao228

ClawHub Agent Skills автор: Sundy Yang v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 680 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 25 ч назад

Преобразуйте длинный контент, наброски, транскрипты, исследовательские заметки или черновики статей в стандартный пакет карточек и копию для публикации на…

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторGitHubТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 73/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 75
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1680 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 443 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill coherently turns user-provided long-form content into social card packages and disclosed image-production handoffs, without hidden execution, credential use, or persistence.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 23 июл. 2026 г.