AC youtube-kol-scraper
Сбор информации о KOL на YouTube: ввод поискового ключевого слова → вывод списка авторов (название канала, URL, количество видео, наиболее релевантное видео по просмотрам, контактный email/ссылки на соцсети) Сценарии активации: - «Искать на YouTube по ключевому слову, чтобы найти информацию об авторе» - «Собрать контактную информацию авторов YouTube» - «Извлечь данные канала и email из результатов поиска YouTube» - «Сбор данных YouTube KOL» - «Искать авторов YouTube и получить контактную информацию»
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«YouTube KOL info scraping: input search keyword → output creator list…»
YouTube KOL info scraping: input search keyword → output creator list (channel name, URL, video count, most relevant video views, contact email/social links) Trigger scenarios: - "Search YouTube by keyword to find creator info" - "Collect YouTube creator contact info" - "Extract channel data and email from YouTube search results" - "YouTube KOL data scraping" - "Search YouTube creators and get contact info"
Сбор информации о KOL на YouTube: ввод поискового ключевого слова → вывод списка авторов (название канала, URL, количество видео, наиболее релевантное видео…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
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 59/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 14, расплывчатых формулировок: 2
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3145 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
- +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
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 410 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.