SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD douyin-ai-feed

AI-агент для анализа информации из TikTok: ежедневно автоматически сканирует работы, связанные с ИИ, в TikTok, фильтрует самый популярный контент по количеству взаимодействий (лайки/репосты/комментарии), интеллектуально группирует его и создает подробные HTML-отчеты за день, поддерживая обложки, метрики и ежедневные подписки. Используйте, когда пользователю нужен ежедневный отчет по ИИ в TikTok, горячие темы ИИ в TikTok, контент по ИИ в TikTok, информация из TikTok, feed по ИИ в TikTok.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI抖音信息源 — 每日自动扫描抖音 AI 相关作品，按互动量（点赞/分享/评论）筛选最火内容，智能聚类生成精美 HTML 日报，支持封面图…»

AI抖音信息源 — 每日自动扫描抖音 AI 相关作品，按互动量（点赞/分享/评论）筛选最火内容，智能聚类生成精美 HTML 日报，支持封面图、数据指标和每日订阅。当用户需要 AI 抖音日报、抖音AI热点、AI抖音内容、抖音信息源、douyin ai feed 时使用。

ClawHub Agent Skills автор: RedFox v1.0.4 MIT-0 6 файлов тело ≈ 568 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

AI-агент для анализа информации из TikTok: ежедневно автоматически сканирует работы, связанные с ИИ, в TikTok, фильтрует самый популярный контент по…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкатип 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Опасные команды cmd-persistence scripts/fetch_douyin_ai.py:472
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    f'(crontab -l 2>/dev/null; echo "{cron_line}") | crontab -',
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/fetch_douyin_ai.py:472
    Упоминание редактирования crontab (строковый литерал в коде, не выполняется)
    f'(crontab -l 2>/dev/null; echo "{cron_line}") | crontab -',
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/fetch_douyin_ai.py:503
    Упоминание редактирования crontab (строковый литерал в коде, не выполняется)
    f'crontab -l 2>/dev/null | grep -v "{script_path}" | crontab -',
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/fetch_douyin_ai.py:509
    Упоминание редактирования crontab (строковый литерал в коде, не выполняется)
    warn("自动移除 crontab 失败，请手动执行: crontab -e")
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:68
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (строка таблицы в документации)
    | 写入 shell 配置 | `echo 'export REDFOX_API_KEY=ak_你的密钥' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc` |
    таблица

Просканировано файлов: 6. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 568 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 134 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s main Douyin report function is coherent, but subscription mode persists scheduled execution, can store the API key in plaintext, and renders unescaped remote data into auto-opened HTML.
LLM: suspicious (high) · 27 авг. 2026 г.