SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB apify-reddit-scraper

Скрейпинг Reddit с помощью инструмента Apify harshmaur/reddit-scraper: поиск по ключевым словам по всему Reddit или внутри одного сабреддита, полные списки сабреддитов, постоянные ссылки на посты с полными ветками комментариев, профили пользователей и информацию о сообществе, с фильтрами по диапазону дат и необязательной доставкой результатов в Slack, Notion, Google Sheets или Airtable через коннекторы Apify MCP. Используйте, когда пользователь говорит «отслеживать мой бренд на Reddit», «найти лиды на Reddit», «что говорят в Reddit о X», «скрейпить r/<subreddit>», «извлечь все комментарии из этой ветки Reddit», «посты Reddit о X с <дата>», «отслеживать упоминания конкурентов на Reddit», «анализ настроений в Reddit по X» (метки являются платной добавкой; в противном случае цитируйте тело), «создать набор данных Reddit», «скрейпить историю пользователя Reddit» или любой запрос на получение постов, комментариев, сабреддитов или пользователей Reddit в виде структурированных данных. Ключ API Reddit или вход в систему не требуется. Вне сферы действия: публикация или ответы в Reddit, частные или карантинные сообщества, а также семантический/тематический поиск (поиск Reddit является буквальным).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scrape Reddit with the harshmaur/reddit-scraper Apify Actor: keyword s…»

Scrape Reddit with the harshmaur/reddit-scraper Apify Actor: keyword search across all of Reddit or inside one subreddit, full subreddit listings, post permalinks with complete comment threads, user profiles and community info, with date-range filters and optional delivery of results into Slack, Notion, Google Sheets or Airtable through Apify MCP connectors. Use when the user says "monitor my brand on Reddit", "find leads on Reddit", "what is Reddit saying about X", "scrape r/<subreddit>", "pull all comments from this Reddit thread", "Reddit posts about X since <date>", "track competitor mentions on Reddit", "Reddit sentiment for X" (labels are a paid add-on; otherwise quote the body), "build a Reddit dataset", "scrape a Reddit user's history", or any request for Reddit posts, comments, subreddits or users as structured data. No Reddit API key or login is needed. Out of scope: posting or replying on Reddit, private or quarantined communities, and semantic/topic search (Reddit search is literal).

apify/awesome-skills Agent Skills автор: apify 3 файла тело ≈ 3 568 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Скрейпинг Reddit с помощью инструмента Apify harshmaur/reddit-scraper: поиск по ключевым словам по всему Reddit или внутри одного сабреддита, полные списки…

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ПроцедураNotionSlackAirtableGoogle SheetsИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "author_url"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 73/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 29
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3568 токенов
    • 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

    • +3Длина description 1010: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.