AB apify-influencer-brand-collabs
Откройте для себя партнерства брендов и создателей контента в Instagram, объединяя инструменты Apify Actors. Используйте, когда пользователь спрашивает, кто сотрудничает с брендом, с какими брендами создатель контента сотрудничал в платных публикациях, хочет проверить историю брендированного контента инфлюенсера или хочет оценить список спонсоров бренда. **Триггеры:** - «кто сотрудничает с [бренд] в Instagram?» - «с какими брендами [создатель контента] делал спонсируемые посты?» - «найти платные партнерства / брендированный контент для [аккаунт]» - «проверить сделки [инфлюенсер] с брендами» - «показать список инфлюенсеров [бренд]» Работает в обоих направлениях — бренд → создатели или создатель → бренды — и определяет направление по данным, поэтому не просите пользователя указывать его. Требует инструментов Apify MCP.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discover Instagram brand–creator partnerships by chaining Apify Actors…»
Discover Instagram brand–creator partnerships by chaining Apify Actors. Use when the user asks who collabs with a brand, which brands a creator has done paid posts for, wants to audit an influencer's branded-content history, or wants to scope a brand's sponsorship roster. **Triggers:** - "who collabs with [brand] on Instagram?" - "what brands has [creator] done sponsored posts for?" - "find paid partnerships / branded content for [handle]" - "audit [influencer]'s brand deals" - "show me [brand]'s influencer roster" Works in either direction — brand → creators or creator → brands — and detects direction from the data, so don't ask the user to declare it. Requires Apify MCP tools.
Откройте для себя партнерства брендов и создателей контента в Instagram, объединяя инструменты Apify Actors.
Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности
Как улучшить
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "author_url"
Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1511 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 689 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.