SKILLEMALL.ai

AC guaikei-douyin-collect-public-data

Используйте этот навык, когда задача пользователя относится к одной из следующих четырех категорий: поиск (по ключевым словам ищет видео, изображения и пользователей на Douyin), контент (составляет список публикаций блогера для сравнения), комментарии (читает комментарии для анализа общественного мнения и пользователей), горячие тренды (следит за актуальными трендами для выбора тем). Универсально для должностей, связанных с операционной деятельностью, размещением рекламы, планированием, исследованием. Также активируется, когда задача напрямую не упоминает Douyin. Не предоставляет возможности редактирования, публикации или данных для частных каналов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户的任务属于以下四类之一时,使用本技能:搜索(按关键词找抖音视频图文与用户)、作品(拉博主发布列表做对标)、评论(读评论区做舆情与用户洞…»

当用户的任务属于以下四类之一时,使用本技能:搜索(按关键词找抖音视频图文与用户)、作品(拉博主发布列表做对标)、评论(读评论区做舆情与用户洞察)、热榜(追实时热点做选题)。运营、投放、策划、调研岗位通用,任务未直接提到抖音时也应触发。不提供剪辑、发布或私域数据能力。

ClawHub Agent Skills автор: engheng-art v1.0.0 MIT-0 34 файла тело ≈ 948 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте этот навык, когда задача пользователя относится к одной из следующих четырех категорий: поиск (по ключевым словам ищет видео, изображения и…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМедиа и видеоИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 34. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 948 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 133 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a mostly coherent Douyin public-data collector, but it can trigger too broadly and automatically leaves collected social data in local log files.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 18 авг. 2026 г.