BC douyin-realtime-searchs
Инструмент для поиска работ в Douyin в реальном времени. Ищет последние работы в Douyin в реальном времени по ключевым словам, введенным пользователем, поддерживает фильтрацию по способу сортировки, дате публикации и длительности видео, возвращает данные в реальном времени (не кэшированные/исторические данные). Используется, когда пользователь явно запрашивает «в реальном времени», «последние», «сейчас», «текущие» поиски контента в Douyin, ищет вирусные видео в Douyin, запрашивает данные о работах в Douyin, ищет популярный контент в Douyin или сомневается в актуальности существующих данных. Ключевые слова: поиск в реальном времени Douyin, последние работы Douyin, популярные в реальном времени Douyin, текущие данные Douyin, реальное время Douyin, вирусные работы Douyin, популярные Douyin, поиск работ Douyin, поиск Douyin, вирусные видео, поиск популярных видео. Поддерживает четыре основные функции: (1) поиск видео/графики по ключевым словам с возможностью сортировки по лайкам, дате публикации, длительности видео, типу контента; (2) запрос горячих трендов в реальном времени, получение поисковых запросов Douyin и данных о популярности; (3) сбор работ блогеров по ссылке на профиль или sec_uid; (4) анализ комментариев к видео по ссылке на видео или aweme_id.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«抖音作品实时搜索工具。根据用户输入的关键词实时搜索抖音最新作品，支持按排序方式、发布时间和视频时长筛选，返回实时数据（非缓存/历史数据）。当…»
抖音作品实时搜索工具。根据用户输入的关键词实时搜索抖音最新作品，支持按排序方式、发布时间和视频时长筛选，返回实时数据（非缓存/历史数据）。当用户明确要求「实时」「最新」「现在」「当前」搜索抖音内容，搜索抖音爆款视频，查询抖音作品数据，查找抖音热门内容，或对已有数据时效性存疑时使用。触发词：抖音实时搜索、抖音最新作品、实时抖音热门、当前抖音数据、抖音实时、抖音爆款、抖音热门、抖音作品查询、抖音搜索、爆款视频、热门视频查询。支持四大能力：(1) 关键词搜索视频/图文，可按点赞数、发布时间、视频时长、内容类型筛选排序；(2) 实时热榜查询，获取抖音热搜词条与热度数据；(3) 博主作品抓取，按主页链接或 sec_uid 获取公开作品列表；(4) 视频评论分析，按视频链接或 aweme_id 获取评论内容与互动数据。
Инструмент для поиска работ в Douyin в реальном времени.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 35. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 53
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1137 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
- -221 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 358 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.