SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC guaikei-douyin-spch-data-toolkit

Что сейчас популярно в TikTok? → Проверить список трендов; Поиск AI-уроков в TikTok → Поиск по ключевым словам; Что публиковал этот блогер → Получить работы блогера; Что говорят в комментариях → Просмотреть комментарии к видео. Четыре типа запросов общедоступных данных TikTok, ищутся по запросу пользователя, выводятся в JSON. Не включает публикацию/монтаж/скачивание и другие платформы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«抖音上什么火？→查热榜；搜下抖音AI教程→关键词搜索；这博主都发过啥→抓博主作品；评论区怎么说→拉视频评论。四类抖音公开数据查询，用户问啥查…»

抖音上什么火？→查热榜；搜下抖音AI教程→关键词搜索；这博主都发过啥→抓博主作品；评论区怎么说→拉视频评论。四类抖音公开数据查询，用户问啥查啥，输出 JSON。不覆盖发布/剪辑/下载与其他平台。

ClawHub Agent Skills автор: engheng-art v1.0.0 MIT-0 34 файла тело ≈ 953 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Что сейчас популярно в TikTok?

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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 953 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)
  • +3Длина description 97: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +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: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a read-only Douyin public-data query tool, but users should understand it sends requests to guaikei.com and saves result logs locally.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 25 авг. 2026 г.