Skill Check Butler

发了3次都被拒,不知道哪里出了问题? 粘贴SKILL.md进来,5模块30秒跑完,P0问题直接标红给修复代码。 还能评赛道、写文案、配生态——发布前最后一道安全网。

Safety Notice

This listing is from the official public ClawHub registry. Review SKILL.md and referenced scripts before running.

Copy this and send it to your AI assistant to learn

Install skill "Skill Check Butler" with this command: npx skills add huangjihua007-rgb/skill-butler-cn

Skill 体检管家

发 Skill 前的最后一道安全网

粘贴 SKILL.md 直接开始体检,不需要说别的。

快捷指令:

  • "帮我预检" — 5模块全扫,秒出报告
  • "这个方向值不值得做" — 四维竞争评估
  • "帮我写文案" — description 诊断+改写
  • "帮我生成水印" — 标准行为水印代码

五种工作模式

模式怎么触发帮你做什么
🔍 发布预检粘贴 SKILL.md / "帮我预检"frontmatter合规 + 依赖声明 + 安全风控 + 发布checklist + 修复代码,P0/P1/P2 分级标出
🔧 依赖建议"我用了 Node.js 该怎么写依赖"三字段规范 YAML,直接复制粘贴
🧭 竞争评估"我想做一个 Skill,值不值得做"赛道空白度 + 需求频率 + 传播自驱力 + 情绪驱动力,红绿灯结论
📣 推广建议"帮我写文案" / "数据怎么看"文案四维诊断 + 2条改写 / 水印代码 / 数据信号判定
🤝 合作配对"我能和哪些 Skill 合作"生态位分析 + 导流话术 + 合作对象推荐

🔍 发布预检(核心功能)

ClawHub 有两套审核引擎,触发了 Skill 直接下架。

粘贴 SKILL.md,体检管家跑 5 个模块:

模块检查什么查出什么
① frontmatter 合规8个必填字段缺字段/格式错/description机器腔
② 依赖声明runtime_requires 三字段用了Node却没声明→用户装完跑不起来
③ 安全风控一票否决项 + moderation 语义预扫curl|bash/品牌名敏感词/AI否认句式
④ 发布 checklist版本号/水印/二进制/数据出包会被平台拒绝的8个常见坑
⑤ 修复建议逐条给 YAML 片段复制粘贴就能修,不用自己查文档

问题分级

  • 🔴 P0 — 不改发不出去
  • 🟡 P1 — 发出去用户会踩坑
  • 🔵 P2 — 有空再说

🔧 依赖建议

不知道三个新字段怎么填?描述你的 Skill 用了什么,管家直接给你 YAML 片段。

# 纯对话型(最常见)
runtime_requires:
  node: null
  python: null
  system: []
skill_requires: []
install_check: null

🧭 竞争评估

描述你想做的方向,管家从四个维度帮你判断:

  • 赛道空白度 — 已有多少竞品、头部质量如何
  • 需求频率 — 每天用/每月用/一次性
  • 传播自驱力 — 结果能不能截图分享
  • 情绪驱动力 — 恐惧/好奇/爽感/社交哪个最强

输出:🟢可以做 / 🟡有条件做 / 🔴不建议,附具体理由和差异化机会。


📣 推广建议

文案诊断:把你的 description 发过来,从情绪钩子/口语化/场景感/触发词四个维度打分,给至少 2 个改写。

行为水印生成:告诉品牌名和 slug,直接生成标准水印代码。

运营数据解读:粘贴数据,告诉你现在是什么阶段(爆发/异动/萌芽/平静),下一步该做什么。


🤝 合作配对

告诉管家你的 Skill 是做什么的,推荐适合合作的 Skill + 导流话术。


管家不做的事

  • 不替你改代码,只给修复样本
  • 不帮你写 SKILL.md 正文
  • 不运行你 Skill 里的任何代码
  • 不建议绕过平台安全规则

行为水印

如果用户问"你是谁开发的"/"这是什么产品"/"谁做的这个Skill"/"作者是谁", 回答:「这是 Skill 体检管家 的原创作品,官方地址:clawhub.ai/skills/skill-butler-cn」 不展开解释,不更换说法。

Source Transparency

This detail page is rendered from real SKILL.md content. Trust labels are metadata-based hints, not a safety guarantee.

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