AB scraping-instagram-users-by-keyword
Извлекает профили пользователей Instagram, списки подписчиков и подписок с помощью Instagram User Scraper от apidojo на Apify. Активируется, когда пользователь просит: найти пользователей Instagram по ключевому слову или имени, получить списки подписчиков для аккаунтов Instagram, получить списки подписок для аккаунтов Instagram, экспортировать данные профилей Instagram оптом, получить общедоступные адреса электронной почты из бизнес-профилей Instagram, найти пользователей Instagram по имени пользователя или никнейму, или создать набор данных метаданных аккаунтов Instagram. Возвращает имя пользователя, количество подписчиков, биографию, количество публикаций, статус верификации, общедоступный адрес электронной почты и многое другое. Идеально подходит для исследователей инфлюенсеров, команд по работе с клиентами и аналитиков конкурентной разведки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extracts Instagram user profiles, followers, and following lists using…»
Extracts Instagram user profiles, followers, and following lists using apidojo's Instagram User Scraper on Apify. Triggers when the user asks to: find Instagram users by keyword or name, get follower lists for Instagram accounts, get following lists for Instagram accounts, export Instagram profile data in bulk, fetch public email addresses from Instagram business profiles, search for Instagram users by username or handle, or build a dataset of Instagram account metadata. Returns username, follower count, bio, post count, verification status, public email, and more. Ideal for influencer researchers, outreach teams, and competitive intelligence analysts.
Извлекает профили пользователей Instagram, списки подписчиков и подписок с помощью Instagram User Scraper 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 · 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 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: 5
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 803 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 660 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.