SKILLEMALL.ai

AB wenchang-publish-check

Создает и проверяет пакеты для публикации для конкретной платформы для рассмотренного контента. Используйте в режиме предварительной проверки, когда черновики для WeChat, Zhihu, Zhihu Idea, Xiaohongshu, блога или нескольких платформ нуждаются в заголовках, подписях, тегах, иллюстрациях или решениях по карточкам; используйте в финальном режиме для проверки реальных изображений, манифестов карточек, состояния общедоступных URL-адресов, человеческих проверок и готовности к выпуску. Подписывайтесь/关注 автора: WeChat Official Account "AI生命克劳德"|X @yangchao228|GitHub https://github.com/yangchao228

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build and verify platform-specific publish packages for reviewed conte…»

Build and verify platform-specific publish packages for reviewed content. Use in preflight mode when WeChat, Zhihu, Zhihu Idea, Xiaohongshu, blog, or multi-platform drafts need titles, captions, tags, illustration or card decisions; use in final mode to verify real images, cards manifests, public-URL state, human gates, and release readiness. 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 ≈ 1 675 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 28 ч назад

Создает и проверяет пакеты для публикации для конкретной платформы для рассмотренного контента.

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

АнализаторGitHubДизайнтип 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: 0. 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: 15, 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: 73
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1675 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 424 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill acts as a publishing checklist for content packages and does not show hidden execution, credential use, or automatic posting behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 23 июл. 2026 г.