SKILLEMALL.ai

AB douyin-comment-auto-reply

Рабочий процесс операций с комментариями Douyin для видео вашего собственного аккаунта. Используйте, когда пользователь хочет собирать, классифицировать, черновизировать, просматривать или полуавтоматически отвечать на комментарии под своими видео Douyin. Поддерживает анализ намерений комментариев, составление ответов на двух языках или преимущественно на китайском, обработку возражений, фильтрацию потенциальных клиентов, правила эскалации и разработку SOP для ответов. Также используйте, когда пользователь хочет создать или улучшить повторно используемый процесс ответов на комментарии Douyin вместо того, чтобы отвечать на комментарии по одному.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Douyin comment operations workflow for your own account videos. Use wh…»

Douyin comment operations workflow for your own account videos. Use when the user wants to collect, classify, draft, review, or semi-automate replies to comments under their own Douyin videos. Supports comment intent analysis, bilingual or Chinese-first reply drafting, objection handling, lead filtering, escalation rules, and reply SOP design. Also use when the user wants to build or improve a reusable Douyin comment reply process instead of answering comments one by one.

ClawHub Agent Skills автор: Koi v0.1.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 438 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Рабочий процесс операций с комментариями Douyin для видео вашего собственного аккаунта.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 12. 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 71/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 91
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1438 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 476 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 91 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is mostly coherent for Douyin comment management, but its live browser automation can post public replies from a user’s account without a strong confirmation gate.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.