SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC youtube-analytics

Инструментарий аналитики YouTube Data API v3. Анализируйте каналы YouTube, видео и результаты поиска. Используйте, когда пользователь просит: проверить статистику канала YouTube, проанализировать производительность видео, сравнить каналы, найти видео, получить количество подписчиков, просмотреть метрики вовлеченности, найти трендовые видео, получить загрузки канала или проанализировать конкуренцию на YouTube. Требуется ключ YouTube Data API v3 из Google Cloud Console.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«YouTube Data API v3 analytics toolkit. Analyze YouTube channels, video…»

YouTube Data API v3 analytics toolkit. Analyze YouTube channels, videos, and search results. Use when the user asks to: check YouTube channel stats, analyze video performance, compare channels, search for videos, get subscriber counts, view engagement metrics, find trending videos, get channel uploads, or analyze YouTube competition. Requires a YouTube Data API v3 key from Google Cloud Console.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 13 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 178 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Инструментарий аналитики YouTube Data API v3.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ИнтеграцияYouTubeGoogle CloudМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:23
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha512-GZMB+a0mO…4cw+w1WV…UED+1X8a…sJi+8mgpw==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:183
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…HK5+NE/tvnRLbIqUWa+0E9N4WNMjmp/kXXP…R8w==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:391
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…78O/B3Kkh+nKABUF++bvJv…56W+C8F9…X6m+IktJnIb1Jjg==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:525
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…7q9+ak9b…6z7+X768/cHsfg+WlysDWJcmthjsjQ==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:534
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…HyM+jmUB…wDz+E2LA…ZDQ==",
      детектор

    Просканировано файлов: 13. 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 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1178 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
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 397 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.