SKILLEMALL.ai

AC linkedin-search-posts

Ищет посты в LinkedIn по ключевым словам с помощью актора Apify harvestapi/linkedin-post-search. Используйте, когда пользователь хочет искать, парсить или получать посты в LinkedIn, соответствующие определённым ключевым словам. Принимает поисковые запросы, необязательные фильтры по профилю/компании, фильтр по дате и параметры сортировки. Требует переменной среды APIFY_API_TOKEN.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search LinkedIn posts by keywords using the Apify actor harvestapi/lin…»

Search LinkedIn posts by keywords using the Apify actor harvestapi/linkedin-post-search. Use when the user wants to search, scrape, or retrieve LinkedIn posts matching specific keywords. Accepts search queries, optional profile/company filters, date filter, and sort options. Requires APIFY_API_TOKEN env variable.

ClawHub Agent Skills автор: Godefroy v1.0.0 2 файла тело ≈ 889 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Ищет посты в LinkedIn по ключевым словам с помощью актора Apify harvestapi/linkedin-post-search.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:22
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - `authorsIds`: liste d'IDs LinkedIn (ex: `["ACoA…3hc"]`)
      в кавычках
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:44
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      --url "https://api.apify.com/v2/acts/harvestapi~linkedin-post-search/runs?token=…" \
      заглушка
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:62
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl "https://api.apify.com/v2/acts/harvestapi~linkedin-post-search/runs/<RUN_ID>?token=$APIFY_API_TOKEN"
      vendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:70
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl "https://api.apify.com/v2/datasets/<DATASET_ID>/items?token=$APIFY_API_TOKEN"
      vendor-host

    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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 889 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 314 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward Apify-based LinkedIn post search helper, with expected external API use and no hidden local installer or persistence.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.