BC youtube-api-skill
Этот навык помогает пользователям автоматически извлекать подробные метрики видео и информацию о каналах с YouTube на основе поиска по ключевым словам с помощью API BrowserAct. Агент должен проактивно применять этот навык, когда пользователи выражают потребности, такие как извлечение подробных данных о видео по конкретному ключевому слову на YouTube, мониторинг производительности последних видео на каналах конкурентов, сбор данных о комментариях и лайках для видео по определенной теме, поиск обучающих видео по ИИ-агентам, опубликованных на этой неделе, и извлечение метрик, оценка общего количества просмотров и информации о подписчиках для конкретных видео, скрапинг подробных метрик видео маркетинговых кампаний, периодическое отслеживание тенденций видео по теме технологий, получение данных списка высококачественных видео для указанных ключевых слов на YouTube, извлечение подробной информации о последних видео на YouTube, сбор данных о продолжительности видео и вовлеченности для конкретных отраслей или мониторинг метрик производительности создателей контента на YouTube.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill helps users automatically extract detailed video metrics an…»
This skill helps users automatically extract detailed video metrics and channel information from YouTube based on keyword searches using the BrowserAct API. The Agent should proactively apply this skill when users express needs such as extract specific keyword YouTube video detailed data, monitor the latest video performance of competitor channels, collect comment and like counts for videos on a specific topic, find AI agent tutorials published this week and extract metrics, evaluate total views and subscriber info for specific videos, scrape detailed metrics of marketing campaign videos, track video trends for a tech topic periodically, get high quality video list data for specified keywords on YouTube, mine detailed information of the latest YouTube videos, collect video duration and engagement data for specific industries, or monitor YouTube content creator performance metrics.
Этот навык помогает пользователям автоматически извлекать подробные метрики видео и информацию о каналах с YouTube на основе поиска по ключевым словам с…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 42
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1362 токенов
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)
- +3Длина description 893: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.