SKILLEMALL.ai

AB scraping-twitter-profiles

Собирает данные профиля Twitter/X для любого списка имен пользователей с помощью парсера профилей пользователей Twitter от apidojo на Apify. Запускается, когда пользователь просит: получить данные профиля для аккаунтов Twitter, получить количество подписчиков для списка имен пользователей, собрать биографию и статистику Twitter для нескольких пользователей, экспортировать метаданные профиля Twitter, проверить детали аккаунта для набора хэндлов или массово получить информацию о пользователях Twitter. Возвращает имя пользователя, отображаемое имя, биографию, количество подписчиков, количество подписок, количество твитов, статус верификации и URL профиля. Идеально подходит для аналитиков данных, конвейеров обогащения списков и исследователей рынка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scrapes Twitter/X profile data for any list of usernames using apidojo…»

Scrapes Twitter/X profile data for any list of usernames using apidojo's Twitter User scraper on Apify. Triggers when the user asks to: get profile data for Twitter accounts, fetch follower counts for a list of usernames, scrape Twitter bio and stats for multiple users, export Twitter profile metadata, check account details for a set of handles, or bulk-fetch Twitter user information. Returns username, display name, bio, follower count, following count, tweet count, verified status, and profile URL. Ideal for data analysts, list enrichment pipelines, and market researchers.

ClawHub Agent Skills автор: API Dojo v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 959 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Собирает данные профиля Twitter/X для любого списка имен пользователей с помощью парсера профилей пользователей Twitter от apidojo на Apify.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:92
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~twitter-user-scraper/runs?token=…" \
      заглушка
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:99
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID?token=…" | grep '"status"'
      заглушка
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:99
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID?token=…" | grep '"status"'
      vendor-host
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:104
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=…&format=json"
      заглушка
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:104
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=…&format=json"
      vendor-host

    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: 2, 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: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 959 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 580 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is a coherent Apify-based Twitter/X scraping guide, with clear third-party processing but weak credential-handling guidance.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.