SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF skroller

Автоматизированный сбор и анализ контента в социальных сетях на различных платформах (Twitter/X, Instagram, TikTok, Reddit, LinkedIn, YouTube, Product Hunt, Medium, GitHub, Pinterest). Используйте, когда вам нужно: (1) программно собирать общедоступные публикации, (2) анализировать контент по ключевым словам или фильтрам, (3) отслеживать упоминания бренда или тенденции для исследований, (4) курировать контент для личного анализа, (5) архивировать общедоступную информацию или (6) создавать сводки из собранных лент. Всегда соблюдайте условия обслуживания платформ и применимые законы о конфиденциальности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated social media content collection and analysis across platform…»

Automated social media content collection and analysis across platforms (Twitter/X, Instagram, TikTok, Reddit, LinkedIn, YouTube, Product Hunt, Medium, GitHub, Pinterest). Use when you need to: (1) scrape public posts programmatically, (2) analyze content by keywords or filters, (3) monitor brand mentions or trends for research, (4) curate content for personal analysis, (5) archive publicly available information, or (6) generate digests from scraped feeds. Always comply with platform ToS and applicable privacy laws.

ClawHub Agent Skills автор: X v0.0.1 MIT-0 10 файлов тело ≈ 2 431 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автоматизированный сбор и анализ контента в социальных сетях на различных платформах (Twitter/X, Instagram, TikTok, Reddit, LinkedIn, YouTube, Product Hunt…

Как процесс F 44/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/selector-cheatsheet.md

АнализаторGitHubYouTubeМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
44/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/selector-cheatsheet.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url references/platform-details.md:200
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    `https://www.googleapis.com/youtube/v3/search?part=…&q=…&key=…
    заглушка

Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Automated social media content collection and analysis across plat… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/selector-cheatsheet.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/selector-cheatsheet.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/selector-cheatsheet.md
  • 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: 4, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 65, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2431 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 521 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
Skroller does what it claims, but it combines broad social-media scraping with anti-bot evasion guidance, raw personal-data persistence, credential/session handling, and unsafe local export commands.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.