SKILLEMALL.ai

AC twitter-listen-comment

Отслеживайте одного или нескольких пользователей Twitter/X через API 6551, генерируйте короткий юмористический ответ с помощью `openclaw agent --json` и отправляйте ответ через уже вошедшую в систему сессию Chrome X. Используйте при создании или эксплуатации многоразового рабочего процесса автоматического прослушивания и комментирования в Twitter, особенно когда вам нужно: (1) опрос на основе списка наблюдения, (2) обнаружение твитов 6551, (3) текст ответа, сгенерированный OpenClaw, (4) комментирование через браузер или (5) уведомления об обнаруженных твитах и отправленных комментариях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitor one or more Twitter/X usernames via the 6551 API, generate a s…»

Monitor one or more Twitter/X usernames via the 6551 API, generate a short humorous reply with `openclaw agent --json`, and submit the reply through an already logged-in Chrome X session. Use when creating or operating a reusable Twitter auto-listen-and-comment workflow, especially when you need: (1) watchlist-based polling, (2) 6551 tweet detection, (3) OpenClaw-generated reply text, (4) browser-driven commenting, or (5) notification messages for detected tweets and submitted comments.

ClawHub Agent Skills автор: 0xJJbone v0.1.2 MIT-0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 345 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Отслеживайте одного или нескольких пользователей Twitter/X через API 6551, генерируйте короткий юмористический ответ с помощью openclaw agent --json и…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ИнтеграцияИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Monitor one or more Twitter/X usernames via the 6551 API, generate… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 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: 3, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 345 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 491 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is openly built to monitor X/Twitter and auto-post replies, but it can publish from a logged-in account without a clear approval or dry-run gate.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.