agentCLAWHUBUnverified

公众号审稿 & 敏感词校对

公众号审稿|公众号校对|敏感词检测|内容合规 — 公众号发布前合规审查:敏感词扫描、错别字检测、政治合规、平台规范校验,一次性输出修改清单。面向公众号编辑、自媒体作者、合规岗。触发词:「审稿」「审核」「校对」「合规」「敏感词」「错别字」「稿子检查一下」「稿子帮我看看」「稿子写完了」「文章检查一下」「检查下有没有问题」「能不能发」「发布前检查」。需要多环节串联(写+审+排+配图+发)请走 aws-wechat-article-main。 Skill: 公众号审稿 & 敏感词校对 Owner: aiworkskills Summary: 公众号审稿|公众号校对|敏感词检测|内容合规 — 公众号发布前合规审查:敏感词扫描、错别字检测、政治合规、平台规范校验,一次性输出修改清单。面向公众号编辑、自媒体作者、合规岗。触发词:「审稿」「审核」「校对」「合规」「敏感词」「错别字」「稿子检查一下」「稿子帮我看看」「稿子写完了」「文章检查一下」「检查下有没有问题」「能不能发」「发布前检查」。需要多环节串联(写+审+排+配图+发)请走 aws-wechat-article-main。 Tags: chinese:1.0.17, claude-code:1.0.17, compliance:1.0.17, latest:1.0.25, moderation:1.0.17, proofreading:1.0.17, review:1.0.17, wechat:1.0.17 Versi

OpenClaw

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62

Safety

84

Downloads

1.6k

Updated

Oct 10, 2026

Version

1.0.25

Source

CLAWHUB

About

What it does, and when to use it.

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 1.6K downloads reported by the source. Last updated 10/10/2026.

Avoid when

  • Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.

Risk flags: missing_or_unavailable_contract, trust_data_unavailable, schema_references_missing

Public facts

Every fact links back to the source it came from.

Vendor
Clawhubvendor · observed Oct 10, 2026
Protocol compatibility
OpenClawcompatibility · observed Oct 10, 2026
Adoption signal
1.6K downloadsadoption · observed Oct 10, 2026
Latest release
1.0.25release · observed Sep 6, 2026
Handshake status
UNKNOWNsecurity

Install and run

Setup complexity: low.

clawhub skill install s170f08a9xbhfkfp1vjv33y1ph842r9a:aws-wechat-article-review
  1. Setup complexity is classified as HIGH. You must provision dedicated cloud infrastructure or an isolated VM. Do not run this directly on your local workstation.
  2. Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.

Contract: missing

curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-aiworkskills-aws-wechat-article-review/snapshot"

Documentation

CLAWHUB

132,637 characters of source documentation, loaded on request.

Extracted files

5 files captured from the source.

SKILL.md

---
name: aws-wechat-article-review
description: 公众号审稿|公众号校对|敏感词检测|内容合规 — 公众号发布前合规审查:敏感词扫描、错别字检测、政治合规、平台规范校验,一次性输出修改清单。面向公众号编辑、自媒体作者、合规岗。触发词:「审稿」「审核」「校对」「合规」「敏感词」「错别字」「稿子检查一下」「稿子帮我看看」「稿子写完了」「文章检查一下」「检查下有没有问题」「能不能发」「发布前检查」。需要多环节串联(写+审+排+配图+发)请走 aws-wechat-article-main。
homepage: https://aiworkskills.cn
url: https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills
metadata:
  openclaw:
    requires:
      env: []
      bins:
        - python3
---

# 审稿与合规

**公众号发布前合规守门员** —— 敏感词、错别字、平台规范一次性筛查,输出可执行修改清单。

> **套件说明** · 本 skill 属 `aws-wechat-article-*` 一条龙套件(共 9 个 slug,入口 `aws-wechat-article-main`)。跨 skill 的相对引用依赖同一 `skills/` 目录,建议一并 `clawhub install` 全套。源码:<https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills>

## 能力披露(Capabilities)

本 skill 为**纯本地规则/清单审稿**,零网络、零凭证、不调用任何外部脚本。

- **凭证**:无
- **网络**:无
- **文件读**:仓库内 `.aws-article/config.yaml`、`.aws-article/writing-spec.md`(如有)、`.aws-article/presets/review-rules.yaml`(如有)、本篇 `draft.md` / `article.html` / `article.yaml`
- **文件写**:本篇 `article.md` 定稿、审稿记录
- **shell**:无(不调用任何脚本)

> 往期推荐链接的**自动补齐**由 [publish skill](../aws-wechat-article-publish/SKILL.md) 处理(那里才有微信 API 凭证与 `getdraft.py`);本 skill 只做「若 `embeds.related_articles.manual` 非空则按其排占位符」与「若为空则在审稿输出中提示需 publish 补齐或手填」,**不直接调任何网络脚本**。

## 配套 skill(informational)

本 skill 是 `aws-wechat-article-*` 一条龙公众号套件的**审稿环节**(入口 `aws-wechat-article-main`)。工作流中的若干步骤会读取同级 `../aws-wechat-article-main/references/*.md` 等共享文档(首次引导、writing-spec、articlescreening schema 等)。

- **套件完整装齐到同一 `skills/` 根目录**时,跨 skill 引用都能读到。
- **单独安装本 skill** 时,跨 skill 引用的步骤会在读取阶段遇到 `file not found`;本 skill 内的纯本地规则/清单审稿仍可用。

完整 9 slug 清单见 [源码仓库](https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills)。

## 路由

「能不能发」若含代为发布或从稿到发出整条收尾 → [aws-wechat-article-main](../aws-wechat-article-main/SKILL.md)。

对文章做系统性检查,发现问题并引导修改。

## 两种审稿模式

| 模式 | 时机 | 检查重点 |
|------|------|---------|
| **内容审** | writing 之后、formatting 之前 | 内容质量、写作规范、敏感词、配图标记 |
| **终审** | publish 之前 | 排版完整性、图片就位、发布要素齐全 |

自动识别:有 `article.html` → 终审模式,否则 → 内容审模式。

## 工作流

```
审稿进度:
- [ ] 第1步:环境检查 + 本篇约束与规范
- [ ] 第2步:逐项检查
- [ ] 第3步:输出审稿结果
- [ ] 第4步:修改循环 🔄
- [ ] 第5步:确认通过 → **文末 embed(⛔ BLOCKING)** → 保存 `article.md` 定稿
```

### 智能体行为约束(与定稿强相关)

- **禁止**在未完成 **第5步「文末 embed」**(见下 **⛔ BLOCKING**)的情况下,将稿件称为「已定稿」、写入 **`article.md`**、或进入 **排版(`format.py`)**。
- **禁止**用「用户没提」「节省时间」等理由跳过文末占位符;**唯一例外**:用户**书面**声明本篇不要任何嵌入元素(名片/小程序/链接),则须在审稿记录中写明「用户声明跳过 embed」,且仍须确认不是误操作。
- **一条龙 / 完整流程**([main SKILL](../aws-wechat-article-main/SKILL.md))中,**内容审**产出的 **`article.md` 必须已含文末 embed**(按合并规则或合法省略),再进入排版。

### 第1步:环境检查 + 本篇约束与规范 ⛔

任何操作执行前,**必须**按 **[首次引导](../aws-wechat-article-main/references/first-time-setup.md)** 执行其中的 **「检测顺序」**。检测通过后才能进行以下操作(或用户明确书面确认「本次不检查」):

从选题到发布的阻断规则见 [main SKILL](../aws-wechat-article-main/SKILL.md);**单独启用本 skill** 时亦须先满足同一套环境检查(或用户按 main 约定声明「本次例外」)。

然后读取:

- **`.aws-article/writing-spec.md`**(如有)
- **`.aws-article/presets/review-rules.yaml`**(如有)
- **本篇合并配置**(与 [writing](../aws-wechat-article-writing/SKILL.md)、`format.py` 一致):先 **`.aws-a

_meta.json

{
  "ownerId": "kn7f5hvxj1x2ctd5vqnec5x1zs82ce6h",
  "slug": "aws-wechat-article-review",
  "version": "1.0.25",
  "publishedAt": 1788679433833
}

references/ai-flavor-check-samples.md

# AI 味自检 · 校准样例

> 本文是 [ai-flavor-check.md](ai-flavor-check.md) 的**校准锚点**:用仓库内两篇真实 `draft.md` 跑出的诊断结果,给「该报什么、该放过什么」立一把标尺。诊断风格漂移时(报得太狠或太松),回头对照这两个样例校准。**这里的判级同主文档:命中默认 🟡,不 blocking。**

## 样例 A · `drafts/20260404-gongzhonghao-skill-tuiguang/draft.md`

**体裁**:公众号长文 / 干货(标准最严)。

**应命中:**

| 命中 | 信号 | 证据 | 改写方向(不代改) |
|------|------|------|------|
| 每节一句加粗对仗/公式金句,通篇扎堆 | 中 | L16「Prompt 是临时工,Skill 才是正式员工」、L35「不要教 AI 做事,要给 AI 立规矩」、L52「写好 Skill = 精准触发 + 清晰流程 + 输出契约」、L65「机器只认契约,不认情怀」 | 留最想被记住的 1–2 句,其余换大白话或删,让节奏有起伏 |
| 结尾轻度拔高 | 弱 | L107「2026 年的差距,从愿不愿意把经验『文件夹化』开始拉开」 | 与主题尚相关,可留;想更实在就落到具体收益 |

**应放过(阈值/豁免在生效):**

| 看着像、不报 | 依据 |
|------|------|
| 「不是 X,而是 Y」(L11、L26) | 正文严格格式仅 2 次 < 800 字内 ≥3 次阈值,并入对仗金句一起看 |
| 开头 L9「你是不是也囤了几百个 Prompt」 | 具体痛点提问,非「随着…的发展」万能套话 |
| 「渐进式披露」(L45) | 真实技术术语,非硬安名字 |
| 满屏「底层逻辑/新基建/契约」 | 有 L76–80 五步实操 + 真实文件名支撑,不算概念扎堆缺具体 |
| 「点赞、在看、加星标…下期见」、「你/大家」口语 | writing-spec 鼓励的固定收尾与口语对话,**不当 AI 味扣分** |

**总评折算**:🔴 0 / 🟡 2 / 🟢 余项 → 不阻断定稿。

## 样例 B · `drafts/20260404-cong-anzhuang-dao-caogaoxiang/draft.md`

**体裁**:公众号长文 / 干货(标准最严)。

**应命中:**

| 命中 | 信号 | 证据 | 改写方向(不代改) |
|------|------|------|------|
| 对仗金句 + 对仗短句扎堆(比 A 更密) | 中 | L37「不要教 AI 做事,要给 AI 立规矩」、L78「Prompt 是临时工,Skill 才是正式员工」、L43「凭证不对,门打不开。规则不清,活干砸」、L39「工牌决定能进哪扇门,手册决定进门后怎么干活」、L59「没钥匙打不开门,但你可以选择只在屋里练手」 | 对仗留 1–2 处点睛,其余拆成陈述句 |
| 结尾轻度拔高 | 弱 | L85「2026 年的差距…」(与 A 同款) | 同 A |

**应放过:**

| 看着像、不报 | 依据 |
|------|------|
| 「不是 X,而是 Y」(L10、L15) | 正文严格格式约 2 次 < 阈值 |
| 跨文复用金句(L37/L78 两篇都有) | 系列文统一口号,语境相关,弱信号放过 |
| 开头痛点提问 (L8) | 非套话开头 |
| 「凭证/渐进式披露/最小闭环」 | 有 L68–72 真实命令步骤支撑 |
| 固定互动收尾、口语对话 | writing-spec 鼓励项,豁免 |

**总评折算**:🔴 0 / 🟡 2 / 🟢 余项 → 不阻断定稿。

## 校准要点(两样例共同验证)

1. **首要命中应是「工整对仗/金句扎堆」**——这是这类推广干货最典型的 AI 节奏;抓不到它就是报得太松。
2. **「不是 X 是 Y」单独出现 1–2 次不报**——只有 800 字内 ≥3 次才命中;否则并入对仗金句。
3. **口语对话、生活化类比、固定互动收尾一律不报**——它们是 writing-spec 鼓励的「人味」;报了就是与本仓库规范打架。
4. **有具体步骤/命令/数字支撑的概念词不报**——「概念扎堆」只针对通篇悬空、无法复现的情况。
5. **全部命中折算 🟡、不 blocking**——AI 味不进第 4 步强制修改循环、不阻断定稿。

references/ai-flavor-check.md

# AI 味诊断方法论

> 本文是审稿环节「AI 味自检」维度的判定依据。它**只用于诊断**,不是定稿门禁:任何命中默认折算为 🟡 建议修改,由作者自行决定改不改(判级规则见 [SKILL.md 第 2 步](../SKILL.md) 与 [output-format.md](output-format.md))。

## 一、核心理念(先读这一节)

诊断 AI 味之前,先认同三件事,否则容易把好文章误伤、把烂文章洗白:

1. **AI 味的本质是「太完美」。** 不是用词高级,而是**太顺、太均匀、没有取舍**——每段一样长、每个观点都照顾到、情绪从头到尾平稳、该停顿该跑题该自嘲的地方全被抹平。人写东西会有棱角、有偏重、有突然的口语;AI 写东西像一块被打磨过的玻璃,找不到手感。

2. **不以「去 AI 味」为目标。** 去掉 AI 味 ≠ 内容就变好了。一篇观点平庸但「很有人味」的文章,价值未必比一篇结构工整的高。诊断的目的是**让作者看清自己的文字哪里在偷懒**,而不是教 AI 把自己伪装成人。**所以发现 AI 味只提示、不强制改**,更不因为它阻断定稿。

3. **改写必须基于作者意图。** 审稿只负责指出「这里读起来像 AI、原因是什么、可以往哪个方向调」,**不擅自代改**。每一处 AI 味背后往往有作者想表达的东西,没搞清楚意图就动手,只会把文章改成另一种模板。

## 二、信号强度(怎么标命中)

每条命中标注**信号强度**,用文字、不用颜色表情:

| 强度 | 含义 |
|------|------|
| **强信号** | 几乎只有 AI 才这么写,人类作者极少自然产出 |
| **中信号** | AI 高频,但人类在赶稿或偷懒时也会写出来 |
| **弱信号** | 看体裁和语境,单独出现往往不是问题,扎堆才算 |

> ⚠️ **撞色提醒**:这里的「强/中/弱」只表示「**像不像 AI**」,与审稿总评的 🔴必须 / 🟡建议 / 🟢通过(**行动级**)是两套体系,互不替换。**无论强信号还是弱信号,AI 味命中默认都折算为总评里的 🟡。** 不要在 AI 味诊断里用 🔴/🟡/🟢,也不要把「强信号」当成「必须改」。

## 三、AI 味指纹库

按公众号写作场景整理。每条给出**特征 → 公众号里的典型样子 → 信号强度**。诊断时按正文顺序逐处指出,引用原句,别按类型归类堆在一起。

1. **工整三段式排比。** 「它让你更专注,让你更高效,让你更从容。」每节都来一组对仗排比,整齐得像 PPT。单处排比是好文笔,**通篇每节都排比**才是 AI 味。——**中信号**

2. **「不是 X,而是 Y」句式滥用。** 「这不是工具,而是伙伴。」「重要的不是速度,而是方向。」单次是漂亮的修辞,密集出现就是 AI 的口头禅。——**强信号**(命中阈值见第四节)

3. **面面俱到、没有取舍。** 一个话题把利弊、前提、例外、适用人群全讲一遍,什么都对,什么都不得罪。人写东西会有重点、会偏袒、会略过;什么都讲 = 没有观点。——**强信号**

4. **反复让步、两头讨好。** 「当然,这并不是说……」「诚然,也有人认为……」「不可否认……」每抛一个观点就先垫一句免责声明,生怕得罪谁。——**中信号**

5. **命名仪式感。** 「我把这套方法称为『黄金三角法则』。」「这就是所谓的『复利效应』。」给一个普通做法硬安一个唬人的名字,再郑重其事地解释。——**中信号**

6. **情绪曲线太平滑。** 从头到尾一个温度,均匀的「温暖」「治愈」「赋能」,没有真正的激动、烦躁、犹豫、泄气。真人写作情绪是有起伏和断裂的。——**中信号**

7. **「你值得 / 愿你」式祝福收尾。** 「愿你在喧嚣中找到自己的节奏。」「你值得拥有更好的生活。」用一句正确而空洞的祝福收尾,谁都适用、谁都记不住。——**强信号**

8. **翻译腔。** 「值得注意的是」「在某种程度上」「众所周知」「让我们来看看」,以及很长的前置定语从句。读起来像英文直译,不像中文口语。——**中信号**

9. **万能套话开头。** 「随着 AI 技术的发展」「在当今这个时代」「在快节奏的现代生活中」。用一个放之四海皆准的宏观背景起头,等于没说。——**强信号**

10. **强行拔高升华。** 一个具体的小技巧,结尾非要扯到「人生」「时代」「意义」「成长」。本来在讲怎么用快捷键,最后升华成「这是一种生活态度」。——**中信号**

11. **模板化假故事。** 「我有个朋友……」「记得有一次……」开头,但细节全是空的——没有具体的时间、地点、对话、尴尬,像是为了凑一个故事而临时编的。——**中信号**

12. **总分总八股 + 「总而言之」。** 开头预告「本文将从三个方面」,中间整齐分点,结尾「总而言之/综上所述」收口。结构完整得像作文模板,没有任何意外。——**中信号**

13. **过度规整的标点与节奏。** 句子长度高度均匀,破折号、分号用得很书面,几乎没有短促的口语断句、没有「。」单字成句、没有省略。——**弱信号**

14. **形容词/副词通货膨胀。** 「极其重要」「无比关键」「真正意义上的」「彻头彻尾地」,靠堆叠程度词撑分量,而不是靠具体的事实和细节。——**弱信号**

15. **概念名词扎堆、缺具体。** 满屏「赋能、闭环、抓手、底层逻辑、认知升级」,但通篇没有一个能让人复现的具体步骤或真实数字。——**中信号**

## 四、防误判阈值(别冤枉正常写作)

指纹本身不等于罪证,**关键看密度和语境**。下面这些情况**不要**判命中:

- **「不是 X 是 Y」**:800 字内出现 **≥3 次**才算命中;单次、两次是正常修辞,放过。
- **排比 / 对仗**:单处是好文笔,**只有当几乎每节都在排比**时才算命中。
- **让步句(「当然」「诚然」)**:观点确实有争议、需要交代边界时是负责任,不算 AI 味;只有**每个论点前都垫**才算。
- **故事**:有具体细节(时间、地点、对话、尴尬、数字)的故事不算「模板化假故事」,哪怕开头也是「我有个朋友」。
- **升华**:文章主题本就关于价值观/人生的,结尾谈意义是切题,不算「强行拔高」。
- 拿不准时,**宁可不报**。本方法论的立场是「看清自己」,不是凑数找毛病。文章干净就直接说干净,不强行命中。

## 五、与本仓库 writing-spec 的关系(重要)

AI 味自检是 [`.aws-article/writing-spec.md`](../../../.aws-article/writing-spec.md) 的**补充诊断层**,两者分工、不重复扣分:

- writing-spec 已明令禁止的套话(如「随着 AI 发展」「总而言之」),由 writing-spec 维度负责;本维度可以指出,但**不要在两个维度各扣一次**。
- **本仓库 writing-spec 鼓励的写法,一律不算 AI 味**,包括:用「你/大家」直接对

references/checklist.md

# 审稿检查清单

## 内容审检查项(writing 之后)

### 标题

- [ ] 字数不超过 `title_max_length`
- [ ] 不含 `forbidden_title_phrases` 中的套路
- [ ] 与正文内容一致,不做标题党
- [ ] 有吸引力,能让读者想点进来

### 摘要

- [ ] 字数在 `summary_length` 范围内
- [ ] 能概括文章核心价值
- [ ] 与正文内容一致
- [ ] 不是正文第一段的复制

### 正文内容

- [ ] 不含 `custom_sensitive_words` 和 `forbidden_words`
- [ ] 无明显错别字和语病
- [ ] 事实与数据有出处(如适用)
- [ ] 原创/转载标注按 `original_attribution` 处理
- [ ] 开头 2-3 句有吸引力

### 写作规范合规

对照 `.aws-article/writing-spec.md` 检查(如有):

- [ ] 用词规范:标点、中英文间距、数字格式
- [ ] 句式偏好:句长、主动语态、无套话
- [ ] 段落规范:段长、核心观点位置
- [ ] 禁止事项:无夸张承诺、无未验证数据(AI 味单列,见下「AI 味自检」节)
- [ ] 品牌调性:与规范中的调性描述一致

### AI 味自检

对照 [ai-flavor-check.md](ai-flavor-check.md) 的指纹库逐处诊断,命中处引用原句并标注信号强度(强/中/弱):

- [ ] 句式:无工整三段式排比扎堆、无「不是 X 是 Y」滥用(800 字内 ≥3 次才算)、无翻译腔
- [ ] 观点:有取舍重点,非面面俱到;无反复让步两头讨好
- [ ] 收尾:无「你值得 / 愿你」式空洞祝福、无强行拔高升华、无「总而言之」八股
- [ ] 开头:无「随着…的发展」「在当今时代」等万能套话
- [ ] 质感:无命名仪式感、无模板化假故事、无概念名词扎堆缺具体

> **判级**:本节命中**默认 🟡 建议修改,只诊断不强制改、不阻断定稿**。先判体裁(长文/短文案/标题宽严不同),尊重 writing-spec 鼓励的口语对话与生活化类比(不算 AI 味)。拿不准宁可不报。

### 配图标记

- [ ] 封面标记存在(`![封面:...]`)
- [ ] 配图数量与 `image_density` 配置匹配
- [ ] 每个标记的描述清晰、有具体内容(不是泛泛的「配图」)
- [ ] 标记类型合理(信息图/氛围/实证等与段落内容匹配)
- [ ] 实证类标记注明了需用户提供

### 结构

- [ ] 小标题密度符合 `heading_density`
- [ ] 结尾有力(总结/金句/行动号召)
- [ ] 文末引导区块按 `closing_block` 处理
- [ ] 若 config 中配置了 `target_word_count`,篇幅应在该范围内

---

## 终审检查项(publish 之前)

在内容审的基础上,额外检查:

### 排版

- [ ] `article.html` 存在且内容完整
- [ ] HTML 中无乱码或格式异常

### 图片

- [ ] `imgs/` 目录存在
- [ ] 封面图已生成(`00-cover.*`)
- [ ] 所有 `placeholder` 已替换为实际图片路径
- [ ] 图片文件实际存在

### 发布要素

- [ ] 标题、摘要、作者已最终确认
- [ ] 正文无未替换的占位符或草稿标记
- [ ] 如需开启评论/仅粉丝可评,已确认设置

---

## 自定义规则

`.aws-article/presets/review-rules.yaml` 中的规则追加在标准项之后执行。
Github ReposUpdated 15h agoRank 70

AionUi

Free, local, open-source 24/7 Cowork app and OpenClaw for Gemini CLI, Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose CLI, Auggie, and more | 🌟 Star if you like it!

MCPOPENCLAW
Github ReposUpdated 6mo agoRank 70

activepieces

AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents

OPENCLAW
Github ReposUpdated 6mo agoRank 70

cherry-studio

AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants.

MCPOPENCLAW
Github ReposUpdated 7mo agoRank 70

CopilotKit

The Frontend for Agents & Generative UI. React + Angular

OPENCLAW

Machine-readable data

The same record, as JSON, for agents and crawlers.

{
  "facts": [
    {
      "factKey": "vendor",
      "category": "vendor",
      "label": "Vendor",
      "value": "Clawhub",
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      "factKey": "protocols",
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      "category": "adoption",
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  ],
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Record generated Oct 10, 2026.

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