AB finding-fitness-brands-on-tiktok
Обнаруживает фитнес-студии, оздоровительные бренды и тренажерные залы в TikTok с помощью TikTok Scraper от apidojo на Apify. Активируется, когда пользователь просит: найти фитнес-бизнесы в TikTok, обнаружить бренды тренажерных залов для B2B-контактов, составить список оздоровительных брендов, активных в TikTok, найти персональных тренеров или фитнес-студии по хэштегу в TikTok, найти компании в сфере здоровья и фитнеса через контент TikTok или определить растущие фитнес-бренды для партнерства или продаж поставщикам. Возвращает данные видео, информацию о канале (имя пользователя, подписчики, верификация), хэштеги и метрики вовлеченности. Идеально подходит для поставщиков фитнес-SaaS, поставщиков оборудования и команд по партнерству с брендами в сфере здравоохранения.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discovers fitness studios, wellness brands, and gym businesses on TikT…»
Discovers fitness studios, wellness brands, and gym businesses on TikTok using apidojo's TikTok Scraper on Apify. Triggers when the user asks to: find fitness businesses on TikTok, discover gym brands for B2B outreach, build a list of wellness brands active on TikTok, find personal trainers or fitness studios by hashtag on TikTok, prospect health and fitness companies via TikTok content, or identify growing fitness brands for partnership or vendor sales. Returns video data, channel info (username, followers, verified), hashtags, and engagement metrics. Ideal for fitness SaaS vendors, equipment suppliers, and health brand partnership teams.
Обнаруживает фитнес-студии, оздоровительные бренды и тренажерные залы в TikTok с помощью TikTok Scraper от apidojo на Apify.
Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу
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 72/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 753 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 647 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.