SKILLEMALL.ai

BF social-parser

Анализирует видео на Douyin и заметки в Xiaohongshu, извлекая основную информацию, такую как заголовок, обложка, описание, теги, автор. Вызывается, когда пользователь хочет проанализировать, получить, извлечь данные видео Douyin, контент заметок Xiaohongshu, или вставил ссылку на Douyin/Xiaohongshu и хочет просмотреть детали контента. Распространенные фразы: «Помоги мне проанализировать эту ссылку Douyin», «Получить контент заметки Xiaohongshu», «Извлечь информацию о видео», «Извлечь заголовок и теги этой заметки Xiaohongshu», «Проанализировать это видео».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«解析抖音视频和小红书笔记,提取标题、封面、描述、标签、作者等核心信息。当用户想解析、获取、抓取、提取抖音视频数据、小红书笔记内容,或粘贴了抖…»

解析抖音视频和小红书笔记,提取标题、封面、描述、标签、作者等核心信息。当用户想解析、获取、抓取、提取抖音视频数据、小红书笔记内容,或粘贴了抖音/小红书链接希望查看内容详情时调用。常见表达:'帮我解析这个抖音链接'、'获取小红书笔记内容'、'抓取视频信息'、'提取这条小红书的标题标签'、'分析这个视频'。

ClawHub Agent Skills автор: AIconductor v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 556 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализирует видео на Douyin и заметки в Xiaohongshu, извлекая основную информацию, такую как заголовок, обложка, описание, теги, автор.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 556 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 152 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Douyin/Xiaohongshu link parser that uses an external CLI and remote API, with no evidence of hidden persistence, credential access, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.