CD tiktok-hot-search
Популярные поисковые запросы TikTok, одновременное получение данных по популярным видео, связанным пользователям и связанным хештегам при вводе ключевых слов. На основе данных RedFox, видео поддерживают сортировку и фильтрацию по времени публикации и региону, пользователи поддерживают фильтрацию по количеству подписчиков и верификации, хештеги включают просмотры, количество использований и прямые ссылки. Выводятся таблицы рейтингов, разбор вирусных видео, рекомендации инфлюенсеров и анализ трендов хештегов, с поддержкой перелистывания страниц и экспорта в HTML-отчет. Применяется для исследования тем для выхода TikTok на зарубежные рынки, сканирования конкурентов и поиска инфлюенсеров. Триггерные слова: популярный поиск TikTok, поиск видео TikTok, поиск пользователей TikTok, поиск хештегов TikTok, поиск по ключевым словам TikTok, поиск TikTok, поиск видео TikTok, поиск пользователей TikTok, поиск инфлюенсеров TikTok.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«TikTok热门搜索，一次输入关键词同时获取热门视频、相关用户与相关话题三类数据。基于红狐数据，视频支持排序与发布时间、地区筛选，用户支持粉…»
TikTok热门搜索，一次输入关键词同时获取热门视频、相关用户与相关话题三类数据。基于红狐数据，视频支持排序与发布时间、地区筛选，用户支持粉丝数与认证筛选，话题附浏览量、使用次数与直达链接，输出榜单表格、爆款视频拆解、达人推荐与话题趋势解读，支持翻页与 HTML 报告导出。适用于 TikTok 出海选题调研、竞品扫描、达人发现时使用。触发词：TikTok热门搜索、TikTok视频搜索、TikTok用户搜索、TikTok话题搜索、TikTok关键词搜索、TikTok搜索、TikTok搜视频、TikTok搜用户、TikTok找达人。
Популярные поисковые запросы TikTok, одновременное получение данных по популярным видео, связанным пользователям и связанным хештегам при вводе ключевых слов.
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: 6. 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: 29
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 560 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
- -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 267 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.