AB benchmarking-instagram-influencer-engagement
Проводит бенчмаркинг и сравнивает коэффициенты вовлеченности инфлюенсеров в Instagram с помощью скрапера Instagram от apidojo на Apify. Активируется, когда пользователь просит: сравнить коэффициенты вовлеченности аккаунтов Instagram, проверить, есть ли у инфлюенсера реальные или фейковые подписчики, проанализировать метрики производительности аккаунта Instagram, сравнить креатора с конкурентами в Instagram, найти аккаунты Instagram с необычно высоким или низким уровнем вовлеченности, проверить статистику инфлюенсера перед платной партнерской программой или провести аудит производительности публикаций аккаунта Instagram. Возвращает количество подписчиков, среднее количество лайков, среднее количество комментариев, коэффициент вовлеченности и производительность недавних публикаций. Идеально подходит для агентств инфлюенсеров, команд бренд-маркетинга и аналитиков эффективности кампаний.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Benchmarks and compares Instagram influencer engagement rates using ap…»
Benchmarks and compares Instagram influencer engagement rates using apidojo's Instagram scraper on Apify. Triggers when the user asks to: compare engagement rates of Instagram accounts, check if an influencer has real or fake followers, analyze Instagram account performance metrics, benchmark a creator against competitors on Instagram, find Instagram accounts with unusually high or low engagement, verify influencer stats before a paid partnership, or audit an Instagram account's post performance. Returns follower count, average likes, average comments, engagement rate, and recent post performance. Ideal for influencer agencies, brand marketing teams, and campaign performance analysts.
Проводит бенчмаркинг и сравнивает коэффициенты вовлеченности инфлюенсеров в Instagram с помощью скрапера Instagram от apidojo на Apify.
Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: отчётность по ходу
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Утечка данных
exfil-secret-in-urlSKILL.md:94Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)"https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~instagram-scraper/runs?token=…" \
заглушка
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 73/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 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
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1264 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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 693 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.