SKILLEMALL.ai

AB youtube-discovery

YouTube Discovery: Поиск и анализ общедоступных данных YouTube. Используйте, когда агенту требуется поиск по YouTube, поиск видео YouTube по ключевому слову темы и расширенным фильтрам, обнаружение популярных видео по стране и категории, проверка каналов по количеству подписчиков и статистике просмотров, исследование контента конкурентов и частоты публикаций, получение сведений о канале, ID канала, имени канала через удаленные вызовы инструментов, размещенных AgentPMT. Термины для поиска: youtube discovery, search youtube videos by topic keyword and advanced filters.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«YouTube Discovery: Search and inspect public YouTube data. Use when an…»

YouTube Discovery: Search and inspect public YouTube data. Use when an agent needs youtube discovery, search youtube videos by topic keyword and advanced filters, discover trending videos by country and category, vet channels by subscriber and view statistics, research competitor content and posting cadence, get channel details, channel id, channel handle through AgentPMT-hosted remote tool calls. Discovery terms: youtube discovery, search youtube videos by topic keyword and advanced filters.

ClawHub Agent Skills автор: AgentPMT v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 3 605 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

YouTube Discovery: Поиск и анализ общедоступных данных YouTube.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураYouTubeМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 63
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3605 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • 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 497 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed AgentPMT connector for reading public YouTube metadata, with no evidence of hidden local execution or data theft.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.