BB tiktok-search-videos
Скрапер видео по ключевому слову TikTok: ввод ключевого слова поиска → вывод постраничного списка видео с полными метаданными (автор, статистика вовлеченности, музыка, метаданные видео). Используйте, когда пользователь упоминает скрапинг поиска TikTok, поиск TikTok по ключевому слову, результаты поиска TikTok, извлечение данных поиска TikTok, скрапинг видео TikTok по ключевому слову, видео по ключевому слову TikTok, поиск по ключевому слову TikTok, сбор результатов поиска TikTok, поиск видео TikTok по теме, скрапер поиска TikTok, скрапер по ключевому слову TikTok. Также применимо для исследования рынка контента TikTok по конкретным темам, мониторинга контента конкурентов или обнаружения видео и создателей по ключевому слову.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«TikTok keyword search video scraper: input search keyword → output pag…»
TikTok keyword search video scraper: input search keyword → output paginated video list with full metadata (author, engagement stats, music, video meta). Use when user mentions TikTok search scraping, search TikTok by keyword, TikTok search results, extract TikTok search data, scrape TikTok videos by keyword, TikTok keyword videos, TikTok keyword search, TikTok search results collection, find TikTok videos by topic, tiktok search scraper, tiktok keyword scraper. Also applies to market research on TikTok content for specific topics, competitor content monitoring, or discovering videos and creators around a keyword.
Скрапер видео по ключевому слову TikTok: ввод ключевого слова поиска → вывод постраничного списка видео с полными метаданными (автор, статистика…
Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 19
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1418 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 621 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.