SKILLEMALL.ai

BD Ora社媒主页搜索专家

Ora Lead Generation Matrix Social Media Lead Generation Engine. Поддерживает как прямой поиск по ключевым словам, так и обратный поиск по домену/названию компании, точно определяя аккаунты в основных платформах, таких как LinkedIn, Facebook, Twitter, Instagram и т. д. Являясь профессиональным программным обеспечением для поиска лидов в социальных сетях и инструментом для внешнеторговых социальных сетей, он глубоко интегрирует возможности социального маркетинга, продвижения и операций, охватывая потребности систем поиска лидов в Facebook, Instagram, WhatsApp, TikTok. Применим в сценариях поиска в социальных сетях, помощника по социальным сетям и привлечения клиентов в социальных сетях для внешней торговли. Используется, когда пользователю нужно программное обеспечение для поиска лидов в социальных сетях для поиска аккаунтов в социальных сетях, проведения социального маркетинга или использования систем поиска лидов на различных платформах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Ora外贸获客矩阵社媒获客引擎,支持关键词正向搜索与域名/企业名称反查,精准定位LinkedIn、Facebook、Twitter、Inst…»

Ora外贸获客矩阵社媒获客引擎,支持关键词正向搜索与域名/企业名称反查,精准定位LinkedIn、Facebook、Twitter、Instagram等主流平台社媒账号。作为一款专业的社媒获客软件与外贸社媒工具,深度整合社媒营销、社媒推广与社媒运营能力,覆盖Facebook、Instagram、WhatsApp、TikTok获客系统需求。适用于社交平台搜索、社媒助手等外贸社媒拓客场景。当用户需要使用社媒获客软件查找社媒账号、进行社媒营销或调用各平台获客系统时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: OraAgent v1.0.7 MIT-0 8 файлов тело ≈ 4 432 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 36 ч назад

Ora Lead Generation Matrix Social Media Lead Generation Engine.

Как процесс D 40/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияWhatsAppМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
40/100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 8. 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)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

  • 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 (Ora社媒主页搜索专家) не совпадает с папкой (ora-sns-pro)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4432 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 81
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
  • -257 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 237 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 38 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 81 пунктов
  • +4Есть примеры (25 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed social-media search integration that sends user search terms to fixed API endpoints and uses a local service token, with no evidence of hidden exfiltration or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июн. 2026 г.