SKILLEMALL.ai

AB analyzing-competitor-youtube-content-strategy

Анализирует контент-стратегию и производительность конкурентного YouTube-канала с помощью YouTube scraper от apidojo на Apify. Активируется, когда пользователь просит: проанализировать, что публикует конкурент на YouTube, увидеть, какие типы видео лучше всего работают у конкурента, провести обратный инжиниринг контент-календаря конкурента на YouTube, сравнить ваш YouTube-канал с конкурентом, выявить пробелы в контенте по сравнению с конкурентом на YouTube, понять, какие темы привлекают просмотры у конкурента, или сравнить рост подписчиков и производительность видео между двумя YouTube-каналами. Возвращает периодичность публикаций, микс форматов, топовые темы, бенчмарки просмотров и анализ вовлеченности. Идеально подходит для команд контент-маркетинга, YouTube-стратегов и команд видео-брендов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyzes a competitor's YouTube channel content strategy and performan…»

Analyzes a competitor's YouTube channel content strategy and performance using apidojo's YouTube scraper on Apify. Triggers when the user asks to: analyze what a competitor posts on YouTube, see what video types perform best for a competitor, reverse-engineer a competitor's YouTube content calendar, benchmark your YouTube channel against a competitor, identify content gaps vs. a competitor on YouTube, understand what topics drive views for a competitor, or compare subscriber growth and video performance between two YouTube channels. Returns video cadence, format mix, top-performing topics, view benchmarks, and engagement analysis. Ideal for content marketing teams, YouTube strategists, and brand video teams.

ClawHub Agent Skills автор: API Dojo v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 453 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализирует контент-стратегию и производительность конкурентного YouTube-канала с помощью YouTube scraper от apidojo на Apify.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторYouTubeМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:95
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      curl -X POST   "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~youtube-scraper/runs?token=…"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"startUrls": [{"url": "https://www.youtube.com/@competitorha
      заглушка
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:95
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -X POST   "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~youtube-scraper/runs?token=…"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"startUrls": [{"url": "https://www.youtube.com/@competitorha
      vendor-host

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 6, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1453 токенов

    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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 717 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed YouTube competitor-analysis helper that uses Apify, with manageable cautions around API-token handling and broad scraper options.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.