AF reddit-post-comments
Получает ветки комментариев Reddit из поста через публичный JSON API Reddit, возвращая плоские структурированные записи комментариев. Входные данные: ID поста, необязательный лимит на пакет (до 500), глубина комментариев и фильтры по диапазону дат для created_utc. Рекурсивно обрабатывает вложенные деревья ответов и страницы с переполнением через конечную точку morechildren. Выходные данные: плоский JSON-массив объектов комментариев с 30+ полями — id, post_id, parent_id, body, author, score, depth, created_utc, url, is_submitter, controversiality, состояние collapsed и метрики вовлеченности — плюс список more_ids для дополнительных пакетов. Используйте, когда пользователь упоминает комментарии Reddit, ответы Reddit, получение комментариев, обсуждение Reddit, ветка комментариев, сбор комментариев, пост комментариев, текст комментария Reddit, лучшие комментарии, дерево ответов, сбор комментариев, оценка комментария, комментарии ветки Reddit, извлечение ответов, чтение комментариев из поста Reddit, раздел комментариев Reddit, данные комментария.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetches Reddit comment threads from a post via Reddit's public JSON AP…»
Fetches Reddit comment threads from a post via Reddit's public JSON API, returning flat structured comment records. Input: post ID, optional limit per batch (up to 500), comment depth, and date range filters for created_utc. Handles nested reply trees recursively and paginated overflow batches via the morechildren endpoint. Output: flat JSON array of comment objects with 30+ fields — id, post_id, parent_id, body, author, score, depth, created_utc, url, is_submitter, controversiality, collapsed state, and engagement metrics — plus more_ids list for additional batches. Use when user mentions Reddit comments, Reddit replies, fetch comments, Reddit discussion, comment thread, scrape comments, post comments, Reddit comment body, top comments, replies tree, collect comments, comment score, Reddit thread comments, extract replies, read comments from a Reddit post, Reddit comment section, comment data.
Получает ветки комментариев Reddit из поста через публичный JSON API Reddit, возвращая плоские структурированные записи комментариев.
Как процесс F 54/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/*.py
Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/*.py
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 24, расплывчатых формулировок: 2
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2239 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
- +3Длина description 907: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.