BD x-scraper-comprehensive
Полный набор для сбора твитов из X.com (Twitter) с тремя стратегиями: автоматический поиск, GraphQL API и DOM-скроллинг.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«X.com (Twitter) 全量推文采集技能。支持三种采集方案：自动搜索模式、GraphQL API 模式、DOM 滚动模式。Compl…»
X.com (Twitter) 全量推文采集技能。支持三种采集方案：自动搜索模式、GraphQL API 模式、DOM 滚动模式。Complete X.com tweet scraping skill with three strategies: auto-search, GraphQL API, and DOM scrolling.
Полный набор для сбора твитов из X.com (Twitter) с тремя стратегиями: автоматический поиск, GraphQL API и DOM-скроллинг.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.
Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Секреты в коде
secret-labelled-tokenscripts/scrape_x_v9.py:23Токен / ключ рядом с меткой (формат неизвестен — проверьте, что это не живой секрет)BEARER = "AAAA…uTs=1Zv7…TnA"
Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (x-scraper-comprehensive) не совпадает с папкой (x-tweet-scraper)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 6
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1453 токенов
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 168 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.