SKILLEMALL.ai

AB monitoring-trending-topics-twitter-by-niche

Отслеживает популярные темы и обсуждения в определенной нише в Twitter с помощью скребка Twitter Search от apidojo. Активируется, когда пользователь просит: отслеживать популярные темы в нише в Twitter, отслеживать, что обсуждается в отрасли прямо сейчас в X, находить зарождающиеся обсуждения в секторе в Twitter, видеть, какие темы популярны в определенном сообществе, отслеживать реальный ажиотаж вокруг деловой темы в Twitter или выявлять новые тенденции до того, как они попадут в основные СМИ. Возвращает популярные темы, скорость твитов, сигналы вовлеченности и ведущих голосов в тренде. Идеально подходит для менеджеров социальных сетей, PR-команд и стратегов контента в реальном времени.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitors trending topics and conversations in a specific niche on Twit…»

Monitors trending topics and conversations in a specific niche on Twitter using apidojo's Twitter Search scraper. Triggers when the user asks to: monitor trending topics in a niche on Twitter, track what's being discussed in an industry on X right now, find emerging conversations in a sector on Twitter, see what topics are trending in a specific community, track real-time buzz around a business topic on Twitter, or identify breaking trends before they hit mainstream media. Returns trending topics, tweet velocity, engagement signals, and top voices in the trend. Ideal for social media managers, PR teams, and real-time content strategists.

ClawHub Agent Skills автор: API Dojo v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 242 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Отслеживает популярные темы и обсуждения в определенной нише в Twitter с помощью скребка Twitter Search от apidojo.

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • 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/$RUN_ID/dataset/items?token=…"
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:100
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=…" \
      заглушка
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:107
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$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 1242 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 645 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 straightforward Apify Twitter/X scraper workflow, with some credential-handling cautions but no hidden or purpose-mismatched behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.