SKILLEMALL.ai

BD tiktok-insight

Инструмент анализа конкурентов TikTok. Отслеживает трафик конкурентов в реальном времени, быстро разбирает контент конкурентов, точно анализирует трафик и стратегии конкурентов, эффективно создает библиотеки ключевых слов. Подходит для брендов TikTok, авторов и других для анализа конкурентов, оптимизации трафика и исследования ключевых слов. Предоставляет 3 возможности: ① Поиск по ключевым словам (сортировка по лайкам/релевантности, фильтрация по дате публикации). ② Получение контента блогеров (массовое получение списка общедоступных работ по ссылке на профиль или имени пользователя, поддержка сортировки по новизне/популярности). ③ Сбор комментариев к видео (получение содержания комментариев, данных комментаторов и взаимодействий по ссылке на видео или ID работы, вывод структурированных JSON (включая автора, данные взаимодействий, теги, ссылки)).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«TikTok竞品洞察分析工具,实时监测竞品流量效果、快速拆解对标竞对作品、精准拆解透视竞品流量及策略、高效搭建关键词库,适用于TikTok品…»

TikTok竞品洞察分析工具,实时监测竞品流量效果、快速拆解对标竞对作品、精准拆解透视竞品流量及策略、高效搭建关键词库,适用于TikTok品牌方、创作者等进行竞品分析、流量优化和关键词研究。提供3个能力①关键词搜索(可按点赞/相关度排序、发布时间筛选)②博主作品获取,按主页链接或用户名批量获取公开作品列表,支持最新/最热排序 ③视频评论抓取,按视频链接或作品 ID 获取评论内容、评论者与互动数据,输出结构化 JSON(含作者、互动数据、标签、链接)。

ClawHub Agent Skills автор: why20261 v1.0.0 MIT-0 30 файлов · 18 скриптов тело ≈ 2 092 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Инструмент анализа конкурентов TikTok.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

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: 30. 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 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 41
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2092 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 227 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed, read-only TikTok data lookup skill that uses a configured API token and saves fetched results locally for later review.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 6 окт. 2026 г.