SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB tiktok-automation

Автоматизируйте задачи TikTok через Rube MCP (Composio): загружайте/публикуйте видео, размещайте фото, управляйте контентом и просматривайте профили/статистику пользователей. Всегда сначала ищите инструменты для получения актуальных схем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automate TikTok tasks via Rube MCP (Composio): upload/publish videos,…»

Automate TikTok tasks via Rube MCP (Composio): upload/publish videos, post photos, manage content, and view user profiles/stats. Always search tools first for current schemas.

sickn33/agentic-awesome-skills Agent Skills автор: sickn33 MIT 1 файл тело ≈ 1 703 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 25 ч назад

Автоматизируйте задачи TikTok через Rube MCP (Composio): загружайте/публикуйте видео, размещайте фото, управляйте контентом и просматривайте…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ГенераторМедиа и видеоМаркетингИИ и агентытип 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: tiktok-automation (sickn33/agentic-awesome-skills)

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "date_added"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 25, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 70, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1703 токенов
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 175 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.