SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD douyin-similar-account

Инструмент для рекомендации похожих аккаунтов в TikTok. Введите название аккаунта или ID аккаунта TikTok, чтобы получить данные аккаунта, данные контента и данные рекомендаций похожих аккаунтов через API Red Fox, проведите глубокий анализ общих и отличительных черт, а также получите рекомендации по оптимизации. Используется, когда пользователь упоминает «рекомендовать похожие аккаунты в TikTok», «найти аналоги в TikTok», «похожие аккаунты в TikTok», «анализ конкурентов в TikTok», «найти коллег в TikTok».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«抖音相似账号推荐工具，输入抖音账号名称或账号ID，通过红狐API接口获取本账号数据、内容数据和相似账号推荐数据，深度分析共通点、差异点和优化…»

抖音相似账号推荐工具，输入抖音账号名称或账号ID，通过红狐API接口获取本账号数据、内容数据和相似账号推荐数据，深度分析共通点、差异点和优化建议。当用户提到"推荐抖音相似账号"、"找抖音对标"、"抖音同类账号"、"抖音竞品分析"、"找抖音同行"时使用。

ClawHub Agent Skills автор: RedFox v1.0.2 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 188 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 24 ч назад

Инструмент для рекомендации похожих аккаунтов в TikTok.

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

ИнтеграцияРазработкаИИ и агентытип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
82
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic query_wrapper.py:15
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    exec(open('scripts/douyin_similar_account.py', encoding='utf-8').read())
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:173
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    3. macOS/Linux 用户执行：`echo 'export REDFOX_API_KEY=<你的API Key>' >> ~/.zshrc` 然后 `source ~/.zshrc`
    в кавычках

Просканировано файлов: 7. 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, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 47
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1188 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 126 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Douyin analysis skill mostly matches its stated purpose, but it asks agents to persist and reveal API keys and includes an unsafe wrapper that ignores user input.
LLM: suspicious (high) · 6 авг. 2026 г.