CD tiktok-account-analyzer
Глубокий анализ аккаунтов TikTok. Введите ссылку на профиль, handle, secUserId или никнейм в TikTok для определения аккаунта. Единовременно выводится основная информация об аккаунте, топ публикаций и анализ понравившихся публикаций. На основе данных Honghu, публикации включают данные о просмотрах, лайках, комментариях, сохранениях и репостах, а также ссылки на публикации. Выводится шестимерная количественная диагностика (оценка по 100-балльной шкале + предупреждение о рисках), разбор вирусных публикаций, анализ предпочтений и итоговая диагностика аккаунта. Поддерживается постраничная навигация и экспорт в HTML-отчет. Применяется для проверки блогеров TikTok, анализа аккаунтов конкурентов, оценки перед сотрудничеством. Ключевые слова: Анализ аккаунта TikTok, Диагностика аккаунта TikTok, Проверка блогера TikTok, Глубокий анализ аккаунта TikTok, Анализ блогера TikTok, Данные аккаунта TikTok, Анализ конкурентов TikTok.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«TikTok账号深度分析，输入TikTok主页链接、handle、secUserId或昵称即可定位账号，一次输出账号基础信息、主页作品榜与喜…»
TikTok账号深度分析，输入TikTok主页链接、handle、secUserId或昵称即可定位账号，一次输出账号基础信息、主页作品榜与喜欢作品透视三类数据。基于红狐数据，作品含播放、点赞、评论、收藏与分享数据及作品链接，输出六维量化诊断（100分制评分+风险预警）、爆款作品拆解、喜欢偏好解读与账号诊断总结，支持翻页与 HTML 报告导出。适用于 TikTok 达人背调、竞品账号拆解、合作前评估时使用。触发词：TikTok账号分析、TikTok账号诊断、TikTok达人背调、TikTok账号深度分析、TikTok博主分析、TikTok账号数据、TikTok竞品分析。
Глубокий анализ аккаунтов TikTok.
Как процесс D 46/100 · 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: 9. 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 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 32
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 688 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- -34 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 287 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.