AC osint-social
Исследуйте имя пользователя на более чем 1000 платформах социальных сетей и веб-сайтах с помощью social-analyzer. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет найти, исследовать, отследить или узнать, где конкретное имя пользователя существует в Интернете — включая OSINT-исследования, проверку фоновых данных онлайн-идентификаторов, проверку того, использует ли кто-то одно и то же имя пользователя на разных платформах или проверку собственного цифрового следа. Активируется фразами вроде "查一下这个用户名", "帮我找 X 在哪些平台", "investigate username", "OSINT lookup", "social media footprint", "trace this account", "find all accounts for X". Всегда используйте этот навык при запросе исследования имени пользователя, даже если пользователь просто говорит "look up [имя]" или "check if [имя] exists on social media".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Investigate a username across 1000+ social media platforms and website…»
Investigate a username across 1000+ social media platforms and websites using social-analyzer. Use this skill whenever the user wants to look up, investigate, trace, or find where a specific username exists online — including OSINT research, background checks on online handles, verifying if someone uses the same username across platforms, or checking their own digital footprint. Triggers on phrases like "查一下这个用户名", "帮我找 X 在哪些平台", "investigate username", "OSINT lookup", "social media footprint", "trace this account", "find all accounts for X". Always use this skill when a username investigation is requested, even if the user just says "look up [name]" or "check if [name] exists on social media".
Исследуйте имя пользователя на более чем 1000 платформах социальных сетей и веб-сайтах с помощью social-analyzer.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 21
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1252 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 703 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.