SKILLEMALL.ai

BF wechat-creator

Агрегированный навык для создания контента и анализа работы в WeChat Official Account. Один навык охватывает весь цикл создания контента и работы в WeChat Official Account: список популярных статей (100 тыс.+ просмотров), создание популярных текстов, генерация и оценка заголовков, переписывание текстов (с автоматическим отчетом об истории изменений), проверка на запрещенные слова, дизайн вирусных обложек, диагностика аккаунта по четырем параметрам. Основан на ежедневном сборе данных о популярных статьях в WeChat Official Account от Honghu Data, превращая идеи в готовые к публикации материалы. Используйте, когда пользователю нужно написать статью для WeChat Official Account, придумать или оценить заголовок, переписать текст, создать обложку, проверить на запрещенные слова, найти популярные статьи (100 тыс.+ просмотров), диагностировать аккаунт WeChat Official Account. Триггерные слова: WeChat Official Account, статья WeChat Official Account, заголовок WeChat Official Account, переписать WeChat Official Account, обложка WeChat Official Account, запрещенные слова WeChat Official Account, 100 тыс.+, популярная статья, диагностика аккаунта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«公众号内容创作与运营分析聚合技能。一个 Skill 覆盖公众号创作与运营全链路:10w+ 爆文榜单、爆款正文创作、标题生成+评分、文案改写(…»

公众号内容创作与运营分析聚合技能。一个 Skill 覆盖公众号创作与运营全链路:10w+ 爆文榜单、爆款正文创作、标题生成+评分、文案改写(含改写记录自动上报)、违禁词检测、爆款封面设计、账号四维度诊断。基于红狐数据每日收录的海量公众号爆款数据,把灵感打磨成可直接发布的成品。当用户需要写公众号文章、起标题或评估标题、改写文案、设计封面、检测违禁词、查 10w+ 爆文、诊断公众号账号时使用。触发词:公众号、公众号文章、公众号标题、公众号改写、公众号封面、公众号违禁词、10w+、爆文、账号诊断。

ClawHub Agent Skills автор: to the moon v1.0.0 MIT-0 23 файла тело ≈ 4 766 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Агрегированный навык для создания контента и анализа работы в WeChat Official Account.

Как процесс F 34/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 文章链接, 公众号名片链接, 链接

ПроцедураGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 文章链接, 公众号名片链接, 链接
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: wechat-creator (ClawHub)

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/check_sensitive_words.py:66
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    api_key = match.group(1).strip()
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:77
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - macOS/Linux(zsh):`echo 'export REDFOX_API_KEY=ak_xxx' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc`
    в кавычках

Просканировано файлов: 23. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 文章链接
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 公众号名片链接
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 链接
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependency"

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 文章链接, 公众号名片链接, 链接
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): 文章链接, 公众号名片链接, 链接
  • 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4766 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 114
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 248 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 56 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 114 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
  • +3Все 8 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed RedFox-backed WeChat content and analytics skill, with expected network/API use but some privacy and API-key handling precautions users should understand.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 4 сент. 2026 г.