SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB scraping-tweets-by-keyword

Собирает твиты, соответствующие любому ключевому слову, хэштегу, фразе или булевому запросу, с помощью парсера Twitter Search от apidojo на Apify. Запускается, когда пользователь просит: собрать твиты по теме, получить твиты, содержащие ключевое слово или хэштег, экспортировать результаты поиска Twitter в набор данных, получить все твиты, упоминающие фразу, извлечь недавние твиты по поисковому термину или собрать данные твитов для анализа или исследований. Возвращает текст твита, автора, лайки, ретвиты, ответы, временную метку и URL твита для каждого результата. Идеально подходит для исследователей, аналитиков данных, журналистов и команд, занимающихся социальным мониторингом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scrapes tweets matching any keyword, hashtag, phrase, or boolean query…»

Scrapes tweets matching any keyword, hashtag, phrase, or boolean query using apidojo's Twitter Search scraper on Apify. Triggers when the user asks to: scrape tweets about a topic, fetch tweets containing a keyword or hashtag, export Twitter search results to a dataset, get all tweets mentioning a phrase, pull recent tweets for a search term, or collect tweet data for analysis or research. Returns tweet text, author, likes, retweets, replies, timestamp, and tweet URL per result. Ideal for researchers, data analysts, journalists, and social listening teams.

ClawHub Agent Skills автор: API Dojo v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 309 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Собирает твиты, соответствующие любому ключевому слову, хэштегу, фразе или булевому запросу, с помощью парсера Twitter Search от apidojo на Apify.

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

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
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

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
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:113
      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:120
      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/$RUN_ID?token=…" | grep '"status"'
      заглушка
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:120
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID?token=…" | grep '"status"'
      vendor-host
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:125
      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/$RUN_ID/dataset/items?token=…&format=json"
      заглушка
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:125
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=…&format=json"
      vendor-host

    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: 2, 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: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1309 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 562 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 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-based tweet scraping guide, but users should be deliberate about sending queries to a third party and saving collected datasets.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.