SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB x-apify

Получайте данные X/Twitter через акторы Apify. Ищите твиты, получайте профили пользователей, извлекайте конкретные твиты с ответами. Включает локальное кэширование для экономии затрат на API. Работает с любого IP через прокси-инфраструктуру Apify.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch X/Twitter data via Apify actors. Search tweets, get user profile…»

Fetch X/Twitter data via Apify actors. Search tweets, get user profiles, retrieve specific tweets with replies. Features local caching to save API costs. Works from any IP via Apify's proxy infrastructure.

ClawHub Agent Skills автор: Robby v1.1.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 2 006 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Получайте данные X/Twitter через акторы Apify.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2006 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)
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 205 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill fetches public X/Twitter data through Apify with disclosed token use, cost implications, and local caching, though its specific-tweet mode is overstated for the default actor.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 авг. 2026 г.