SKILLEMALL.ai

AB discovering-pre-launch-startups-on-twitter

Находит стартапы и продукты на стадии предзапуска в Twitter с помощью скребка Twitter Search от apidojo. Активируется, когда пользователь просит: найти стартапы на стадии предзапуска в Twitter, обнаружить компании, разрабатывающие продукты в режиме скрытности на X, найти продукты в бета-версии или в списке ожидания в Twitter, определить стартапы на ранней стадии до их публичного запуска, найти основателей, разрабатывающих продукты публично до запуска, обнаружить списки ожидания стартапов или бета-приглашения в Twitter, или исследовать, какие новые компании разрабатываются в определенной сфере. Возвращает хэндл стартапа, описание продукта, сигналы списка ожидания/запуска, стадию и нишу. Идеально подходит для венчурных капиталистов, ищущих ранние сделки, скаутов акселераторов и команд конкурентной разведки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discovers pre-launch startups and products on Twitter using apidojo's…»

Discovers pre-launch startups and products on Twitter using apidojo's Twitter Search scraper. Triggers when the user asks to: find pre-launch startups on Twitter, discover companies building in stealth mode on X, find products in beta or waitlist mode on Twitter, identify early-stage startups before they launch publicly, find founders building in public before launch, discover startup waitlists or beta invites on Twitter, or research what new companies are building in a space. Returns startup handle, product description, waitlist/launch signals, stage, and niche. Ideal for VCs scouting early deals, accelerator scouts, and competitive intelligence teams.

ClawHub Agent Skills автор: API Dojo v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 320 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Находит стартапы и продукты на стадии предзапуска в Twitter с помощью скребка Twitter Search от apidojo.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:107
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=…"
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url skill-card.md:37
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      - [Apify actor REST run endpoint](https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=…)
      заглушка
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url skill-card.md:38
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      - [Apify run dataset items endpoint](https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=…)
      заглушка
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:100
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=…" \
      заглушка
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:107
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?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 71/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 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: 6
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1320 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 661 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 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 Twitter/X research scraper workflow that uses Apify and has expected privacy considerations but no hidden or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.