SKILLEMALL.ai

AB threads-profile-search

Обнаруживает учетные записи пользователей Threads по ключевому слову, извлекая данные профиля, включая имя пользователя, отображаемое имя, статус верификации, биографию и количество подписчиков. Используйте, когда пользователь просит найти учетные записи Threads, искать профили Threads, обнаруживать пользователей Threads по ключевому слову, искать создателей Threads, находить инфлюенсеров в Threads, искать людей в Threads, получать сведения о пользователях Threads, собирать информацию о профилях Threads, находить учетные записи, связанные с темой в Threads, искать учетные записи в Threads по имени или ключевому слову или перечислять пользователей Threads, соответствующих поисковому запросу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discovers Threads user accounts by keyword, extracting profile data in…»

Discovers Threads user accounts by keyword, extracting profile data including username, display name, verification status, biography, and follower count. Use when user asks to find Threads accounts, search Threads profiles, discover Threads users by keyword, look up Threads creators, find influencers on Threads, search for people on Threads, get Threads user details, collect Threads profile information, find accounts related to a topic on Threads, search Threads for accounts by name or keyword, or enumerate Threads users matching a search term.

ClawHub Agent Skills автор: browser-act skill v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 643 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Обнаруживает учетные записи пользователей Threads по ключевому слову, извлекая данные профиля, включая имя пользователя, отображаемое имя, статус верификации…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ИнтеграцияРазработкаМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1643 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 550 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill searches Threads profiles and enriches profile metadata in a way that is mostly disclosed and aligned with its stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 июл. 2026 г.