SKILLEMALL.ai

BC Monitor Competitor Content & Auto-Alert with Slack Integration

Анализируйте контент конкурентов на YouTube, TikTok, Substack и в блогах, чтобы извлечь метрики вовлеченности, шаблоны публикаций и стратегии монетизации. Используйте, когда пользователю нужна конкурентная разведка, сравнение контента или обратное проектирование вирусных крючков для его ниши.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze competitor content across YouTube, TikTok, Substack & blogs to…»

Analyze competitor content across YouTube, TikTok, Substack & blogs to extract engagement metrics, posting patterns, and monetization strategies. Use when the user needs competitive intelligence, content benchmarking, or reverse-engineering viral hooks for their niche.

ClawHub Agent Skills автор: ncreighton v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 608 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Анализируйте контент конкурентов на YouTube, TikTok, Substack и в блогах, чтобы извлечь метрики вовлеченности, шаблоны публикаций и стратегии монетизации.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

ИнтеграцияSlackYouTubeМаркетингМедиа и видеоДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:196
      URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
      export SLACK_WEBHOOK_URL="https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL"
      vendor-hostв кавычках

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Monitor Competitor Content & Auto-Alert with Slack Integration) не совпадает с папкой (competitor-content-intelligence-extractor)
    • 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: 79
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3608 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 33 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 79 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (17 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a competitor-research prompt guide that uses expected platform APIs and optional exports, with some secret-handling and data-sharing cautions users should understand.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 сент. 2026 г.