AB finding-restaurant-brands-on-instagram
Обнаруживает ресторанные бренды, продуктовые бизнесы и аккаунты в сфере гостеприимства в Instagram с помощью Instagram Scraper от apidojo на Apify. Активируется, когда пользователь просит: найти ресторанные бренды в Instagram, обнаружить продуктовые бизнесы для связи в Instagram, составить список аккаунтов ресторанов в Instagram, найти кафе или сети ресторанов, активные в Instagram, определить местные ресторанные бренды по хэштегу или местоположению в Instagram, или найти продуктовые и напиточные бизнесы через их присутствие в Instagram. Возвращает имя аккаунта, количество подписчиков, описание профиля, количество публикаций и данные о вовлеченности. Идеально подходит для поставщиков SaaS для фудтеха, дистрибьюторов напитков и поставщиков B2B-услуг, ориентированных на рестораны.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discovers restaurant brands, food businesses, and hospitality accounts…»
Discovers restaurant brands, food businesses, and hospitality accounts on Instagram using apidojo's Instagram Scraper on Apify. Triggers when the user asks to: find restaurant brands on Instagram, discover food businesses for outreach on Instagram, build a list of restaurant Instagram accounts, find cafes or food chains active on Instagram, identify local restaurant brands by hashtag or location on Instagram, or prospect food and beverage businesses via their Instagram presence. Returns account handle, follower count, bio, post count, and engagement data. Ideal for food tech SaaS vendors, beverage distributors, and B2B service providers targeting restaurants.
Обнаруживает ресторанные бренды, продуктовые бизнесы и аккаунты в сфере гостеприимства в Instagram с помощью Instagram Scraper от apidojo на Apify.
Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
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 72/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 664 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 667 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.