CD tiktok-keyword-topic-search
Поиск данных по хештегам TikTok по ключевым словам и поддержка запроса списка видео по ID хештега. На основе данных RedFox возвращает название хештега, ID хештега, количество использований, просмотры, количество участников и другие основные данные по ключевым словам; ввод ID хештега позволяет продолжить поиск видео в этом хештеге, выводя основные данные, такие как просмотры, лайки, комментарии, репосты, а также полные кликабельные ссылки на видео, с поддержкой пагинации и переключения сортировки. Применяется, когда пользователь требует поиска хештегов TikTok, запроса хештегов по ключевым словам, поиска видео по ID хештега. Триггерные слова: TikTok поиск по ключевым словам, поиск хештегов TikTok, данные хештегов TikTok, поиск видео по ID хештега, поиск по хештегам.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据关键词搜索 TikTok 话题数据，并支持按话题 ID 查询该话题下的作品列表。基于红狐数据，按关键词返回话题名称、话题 ID、使用次数…»
根据关键词搜索 TikTok 话题数据，并支持按话题 ID 查询该话题下的作品列表。基于红狐数据，按关键词返回话题名称、话题 ID、使用次数、浏览量、参与人数等核心数据；输入话题 ID 可继续查询该话题下的作品，输出播放、点赞、评论、分享等核心数据与可点击完整作品链接，支持分页与排序切换。适用于用户要求搜索 TikTok 话题、查询关键词相关话题、根据话题 ID 查话题作品时使用。触发词：TikTok 关键词搜话题、搜索 TikTok 话题、TikTok 话题数据、话题 ID 查作品、hashtag 搜索。
Поиск данных по хештегам TikTok по ключевым словам и поддержка запроса списка видео по ID хештега.
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: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 434 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 256 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.