SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD tiktok-keyword-user-search

Инструмент для поиска аккаунтов TikTok и запроса списков подписок. На основе данных RedFox, позволяет находить целевые аккаунты в TikTok по никнейму или имени пользователя, просматривать их профили (подписчики, публикации, лайки, верификация). Также можно запрашивать списки аккаунтов, на которые подписан указанный пользователь, для анализа его подписок. Обе функции можно использовать последовательно: сначала найти аккаунт, затем проверить его подписки. Применимо для поиска пользователей TikTok, просмотра подписок аккаунта, анализа профилей объектов подписки. Триггерные фразы: найти пользователя TikTok, найти аккаунт TikTok, список подписок TikTok, на кого подписан TikTok.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«TikTok 账号搜索与关注列表查询工具。基于红狐数据，通过昵称或 handle 在 TikTok 上定位目标账号，查看粉丝、作品、获赞与认…»

TikTok 账号搜索与关注列表查询工具。基于红狐数据，通过昵称或 handle 在 TikTok 上定位目标账号，查看粉丝、作品、获赞与认证等画像；也可查询指定账号关注的账号列表，分析其关注对象情况。两个能力可串联使用，先搜账号再查关注。适用于搜索 TikTok 用户、查看某账号关注了谁、调研关注对象画像等场景。触发词：TikTok搜用户、TikTok找账号、TikTok关注列表、TikTok关注了谁。

redfox-data/redfox-community Agent Skills автор: redfox-data 7 файлов · 2 скрипта тело ≈ 769 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 46 мин назад

Инструмент для поиска аккаунтов TikTok и запроса списков подписок.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"

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: 35
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 769 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 204 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.