SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC tg-crawler

Инструмент сбора общественного мнения в Telegram-каналах/группах v3.12. Поддерживает четыре режима: гибридный (обнаружение + ретроспектива), обнаружение (только обнаружение каналов), ретроспектива (только ретроспектива сообщений), мониторинг (мониторинг в реальном времени). Встроенная политика хранения данных, автоматическая очистка устаревших данных для предотвращения разрастания диска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Telegram 频道/群组舆情采集工具 v3.12。支持四种模式：hybrid（发现+回溯）、discover（仅频道发现）、backfi…»

Telegram 频道/群组舆情采集工具 v3.12。支持四种模式：hybrid（发现+回溯）、discover（仅频道发现）、backfill（仅消息回溯）、monitor（实时监控）。内置数据保留策略，自动清理过期数据，防止磁盘膨胀。

ClawHub Agent Skills автор: yingle v3.12.0 MIT-0 24 файла тело ≈ 1 922 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 10 ч назад

Инструмент сбора общественного мнения в Telegram-каналах/группах v3.12. Поддерживает четыре режима: гибридный (обнаружение + ретроспектива), обнаружение…

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

ПроцедураTelegramРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 Утечка данных read-dotenv README.md:38
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Опасные команды cmd-background-process references/proxy-pool-setup.md:95
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    systemctl enable danted

Просканировано файлов: 24. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1922 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Длина description 119: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -37 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a powerful Telegram collection skill with real monitoring uses, but its default targets, proxy guidance, bot discovery, and data handling are too broad and under-scoped for automatic trust.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 5 июн. 2026 г.