SKILLEMALL.ai

AC omni-x-data-extractor

Извлечение данных X (Twitter), включая профили пользователей, посты, подписчиков, подписки, медиа и результаты поиска. Этот навык предоставляет комплексные возможности извлечения данных Twitter с использованием библиотеки tweeterpy. Сценарии запуска: - Когда пользователь запрашивает информацию о профиле пользователя Twitter или профиль - Когда пользователь хочет извлечь твиты от конкретного пользователя - Когда пользователю нужно проанализировать подписчиков или подписки в Twitter - Когда пользователь хочет искать твиты по ключевым словам - Когда пользователю нужно извлечь медиа из сообщений Twitter Уровни аутентификации: - Гостевая сессия (без аутентификации): get_user_profile, get_user_tweets - Аутентифицированная сессия (требуется auth_token): get_user_followers, get_user_followings, get_user_media, search_tweets

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract X (Twitter) data including user profiles, posts, followers, fo…»

Extract X (Twitter) data including user profiles, posts, followers, followings, media, and search results. This skill provides comprehensive Twitter data extraction capabilities using the tweeterpy library. Trigger scenarios: - When user asks to get Twitter user information or profile - When user wants to extract tweets from a specific user - When user needs to analyze Twitter followers or followings - When user wants to search for tweets by keywords - When user needs to extract media from Twitter posts Authentication levels: - Guest session (no auth): get_user_profile, get_user_tweets - Authenticated session (auth_token required): get_user_followers, get_user_followings, get_user_media, search_tweets

ClawHub Hermes автор: HardBrick21 v1.0.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 2 890 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Извлечение данных X (Twitter), включая профили пользователей, посты, подписчиков, подписки, медиа и результаты поиска.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, согласованность, повторный запуск

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 713 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (omni-x-data-extractor) не совпадает с папкой (omni-x)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 62, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2890 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 712 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill does what it claims, but it asks users or agents to use sensitive Twitter/X session credentials in ways that need careful review before installation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.