BC douyin-search-tool
Инструмент для поиска контента Douyin. Ищет популярный вирусный контент Douyin по ключевым словам, ищет контент Douyin с общим рейтингом, получает последние публикации Douyin, поддерживает фильтрацию по диапазону дат, поддерживает фильтрацию по продолжительности видео, может возвращать до 10000 результатов поиска за один раз. Используйте, когда пользователь ищет популярный контент Douyin, ищет вирусные видео или изображения/текст Douyin, ищет последние видео или изображения/текст Douyin, запрашивает данные о контенте Douyin. Триггерные слова: поиск контента Douyin, вирусный контент Douyin, последние публикации Douyin, высоко оцененный Douyin, популярный Douyin, горячие тренды Douyin, поиск Douyin, вирусное видео, популярное видео. Поддерживает четыре основные функции: (1) Поиск видео/изображений по ключевым словам с возможностью фильтрации и сортировки по количеству лайков, времени публикации, продолжительности видео, типу контента; (2) Запрос горячих трендов в реальном времени для получения популярных тем и данных о популярности в Douyin; (3) Сбор контента блогеров по ссылке на профиль или sec_uid для получения списка общедоступных публикаций; (4) Анализ комментариев к видео по ссылке на видео или aweme_id для получения содержания комментариев и данных о взаимодействии.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«抖音作品查询工具。根据关键词搜索抖音热门爆款作品，搜索抖音综合排序作品，获取抖音最新发布作品，支持按日期范围筛选，支持视频时长筛选，最大支持…»
抖音作品查询工具。根据关键词搜索抖音热门爆款作品，搜索抖音综合排序作品，获取抖音最新发布作品，支持按日期范围筛选，支持视频时长筛选，最大支持1次返回10000条搜索结果。当用户查找抖音热门内容、搜索抖音爆款视频或图文、搜索抖音最新发布视频或图文、查询抖音作品数据时使用。触发词：抖音作品查询、抖音爆款、抖音最新、抖音高赞、抖音热门、抖音热榜、抖音搜索、爆款视频、热门视频。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 контента Douyin.
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 1132 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 332 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.