SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD tiktok-android-bot

Автоматизация взаимодействия в TikTok с помощью ADB. Поддерживает интеллектуальные комментарии с помощью ИИ (визуальный анализ Claude/GPT-4/OpenRouter), поиск по темам, комментирование, лайки, добавление в избранное, публикацию контента. Не требует веб-скрейпинга, нет CAPTCHA, интеллектуальное распознавание пользовательского интерфейса обеспечивает 100% успешность.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 ADB 自动化 TikTok 互动。支持 AI 智能评论（Claude/GPT-4/OpenRouter 视觉分析）、搜索话题、评论、…»

使用 ADB 自动化 TikTok 互动。支持 AI 智能评论（Claude/GPT-4/OpenRouter 视觉分析）、搜索话题、评论、点赞、收藏视频、发布内容。无需网页抓取，无 CAPTCHA，智能 UI 识别实现 100% 成功率。

ClawHub Agent Skills автор: MoLin-g v1.0.0 MIT-0 17 файлов тело ≈ 1 279 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автоматизация взаимодействия в TikTok с помощью ADB.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМаркетингИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных read-dotenv setup.py:259
    Чтение файла .env
    with open(".env", 'r') as f:
  • низкая Утечка данных read-dotenv setup.py:272
    Чтение файла .env
    with open(".env", 'w') as f:

Просканировано файлов: 17. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (tiktok-android-bot) не совпадает с папкой (tiktok-android-720p)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 58
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1279 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 120 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 41 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill does what it claims by automating TikTok through Android ADB, but it has review-worthy risks: it can post publicly, upload screenshots to AI providers, and delete videos from a phone camera folder without strong safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.