AB monitoring-twitter-for-competitor-job-posts
Отслеживает Twitter на предмет объявлений о найме конкурентов для отслеживания сигналов роста с помощью парсера твитов apidojo. Триггеры, когда пользователь просит: отслеживать вакансии конкурентов в Twitter, отслеживать сигналы найма от компаний-конкурентов в X, узнавать, на какие должности нанимают конкуренты в Twitter, анализировать рост команды конкурентов по их активности в Twitter, отслеживать сигналы найма стартапов для конкурентной разведки, отслеживать, какие отделы расширяют конкуренты через их Twitter, или обнаруживать стратегии расширения конкурентов по твитам с вакансиями. Возвращает хэндл компании, должность, отдел, дату публикации, сигналы срочности и модель роста. Идеально подходит для команд конкурентной разведки, рекрутеров, нацеленных на сотрудников конкурентов, и инвесторов, отслеживающих рост компаний.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitors Twitter for competitor hiring announcements to track growth s…»
Monitors Twitter for competitor hiring announcements to track growth signals using apidojo's Tweet scraper. Triggers when the user asks to: monitor competitor job postings on Twitter, track hiring signals from competitor companies on X, find out what roles competitors are hiring for on Twitter, analyze competitor team growth from their Twitter activity, monitor startup hiring signals for competitive intelligence, track which departments competitors are growing via their Twitter, or discover competitor expansion strategies from job post tweets. Returns company handle, role being posted, department, posting date, urgency signals, and growth pattern. Ideal for competitive intelligence teams, recruiters targeting competitor employees, and investors tracking company growth.
Отслеживает Twitter на предмет объявлений о найме конкурентов для отслеживания сигналов роста с помощью парсера твитов apidojo.
Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
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 · 3
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 3
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:107Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=…"
-
низкая Утечка данных
exfil-secret-in-urlSKILL.md:100Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)"https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=…" \
заглушка -
низкая Утечка данных
exfil-secret-in-urlSKILL.md:107Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=…"
заглушка
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 71/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 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
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 6
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1303 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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 779 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.