BD tiktok-research
Исследование и анализ видео, инфлюенсеров, комментариев и товарных категорий TikTok через платформу 怪奇信息. Используется, когда пользователь упоминает TikTok или его зарубежную версию Douyin для анализа данных, маркетинговых исследований, выбора товаров, поиска товаров, поиска хитов, трендов, оценки объема рынка, структуры конкуренции и т.д. для принятия бизнес-решений, формируя выводы на основе реальных данных TikTok. Используется, когда задача пользователя требует данных о видео TikTok, извлечения работ блогеров, просмотра комментариев TikTok, проведения маркетинговых исследований, мониторинга конкурентов/сравнительных аккаунтов, исследования тем для коротких видео, анализа общественного мнения по комментариям, отслеживания горячих тем, поиска хитов. Триггеры: TikTok搜索, TikTok评论, TikTok作品, 博主作品, 市场调研, 对标账号, TikTok竞品分析, TikTok数据分析, 短视频运营, TikTok舆情监控, 热点追踪, 爆款挖掘, tiktok search, tiktok work, douyin comments.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过怪奇信息查询和分析TikTok视频、达人、评论和品类机会研究。用户提到TikTok或海外版抖音 数据分析、市场调研、选品、找品、爆品、趋…»
通过怪奇信息查询和分析TikTok视频、达人、评论和品类机会研究。用户提到TikTok或海外版抖音 数据分析、市场调研、选品、找品、爆品、趋势、市场容量、竞争结构等数据形成经营判断时使用，依据TikTok真实返回的数据形成分析结论。当用户任务需要的数据有TikTok视频、抓博主作品、看TikTok评论、做市场调研分析、做竞品/对标账号监控、短视频选题调研、评论舆情分析、热点追踪、爆款挖掘时使用。触发词：TikTok搜索、TikTok评论、TikTok作品、博主作品、市场调研、对标账号、TikTok竞品分析、TikTok数据分析、短视频运营、TikTok舆情监控、热点追踪、爆款挖掘、tiktok search、tiktok work、douyin comments。
Исследование и анализ видео, инфлюенсеров, комментариев и товарных категорий TikTok через платформу 怪奇信息.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — 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: 30. 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 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: 38
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2077 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 336 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 38 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.