AC verosight-monitor
Интегрирует API Verosight для анализа социальных сетей и кибермониторинга. Анализ тональности, обнаружение трендов, идентификация инфлюенсеров и обнаружение ботов в X (Twitter), Instagram, TikTok, YouTube, Threads и новостных порталах. Используйте, когда: пользователь запрашивает анализ тональности, мониторинг социальных сетей, анализ трендов, отслеживание инфлюенсеров, обнаружение ботов или упоминает 'Verosight', 'social listening', 'cyber monitoring', 'digital reputation'. Охватывает настройку аутентификации, запрос постов, аналитику (тональность/тренды/объем), поиск профилей и генерацию отчетов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Integrate Verosight API for social media intelligence and cyber monito…»
Integrate Verosight API for social media intelligence and cyber monitoring. Sentiment analysis, trend detection, influencer identification, and bot detection across X (Twitter), Instagram, TikTok, YouTube, Threads, and news portals. Use when: user asks for sentiment analysis, social media monitoring, trend analysis, influencer tracking, bot detection, or mentions 'Verosight', 'social listening', 'cyber monitoring', 'digital reputation'. Covers auth setup, querying posts, analytics (sentiment/trending/volume), profile search, and report generation.
Интегрирует API Verosight для анализа социальных сетей и кибермониторинга.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 8. 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 55/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1532 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 553 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (18 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.