BB keyapi-tiktok-intelligence
Аналитика трендов TikTok в реальном времени — отслеживайте популярные хэштеги, вирусную музыку, набирающие популярность видео, самые эффективные рекламные объявления и быстрорастущие продукты, чтобы выявлять новые возможности и рыночные тенденции до того, как они станут мейнстримом.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Real-time TikTok trend intelligence — monitor trending hashtags, viral…»
Real-time TikTok trend intelligence — monitor trending hashtags, viral music, breakout videos, top-performing ads, and high-growth products to identify emerging opportunities and market movements before they become mainstream.
Аналитика трендов TikTok в реальном времени — отслеживайте популярные хэштеги, вирусную музыку, набирающие популярность видео, самые эффективные рекламные…
Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности
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
-
низкая Утечка данных
net-credential-usescripts/run.js:59Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)const SERVER_BASE = process.env.KEYAPI_SERVER_URL ?? "https://mcp.keyapi.ai";
vendor-host
Просканировано файлов: 4. 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 "repository"
Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3156 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 226 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.