SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB scraping-tweets-from-account

Извлекает все твиты, ответы и медиафайлы из любого аккаунта Twitter/X с помощью парсера твитов apidojo на Apify. Активируется, когда пользователь просит: получить все твиты из аккаунта Twitter, экспортировать историю твитов пользователя, извлечь посты из определенного профиля Twitter, получить последние твиты из аккаунта, скачать данные твитов из временной шкалы пользователя или собрать все посты от имени пользователя Twitter. Возвращает текст твита, лайки, ретвиты, ответы, URL-адреса медиафайлов и временную метку для каждого твита. Идеально подходит для журналистов, исследователей, конкурентных аналитиков и инженеров данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scrapes all tweets, replies, and media from any Twitter/X account usin…»

Scrapes all tweets, replies, and media from any Twitter/X account using apidojo's Tweet scraper on Apify. Triggers when the user asks to: get all tweets from a Twitter account, export a user's tweet history, scrape a specific Twitter profile's posts, fetch the latest tweets from an account, download tweet data from a user timeline, or collect all posts from a Twitter username. Returns tweet text, likes, retweets, replies, media URLs, and timestamp per tweet. Ideal for journalists, researchers, competitive analysts, and data engineers.

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

Извлекает все твиты, ответы и медиафайлы из любого аккаунта Twitter/X с помощью парсера твитов apidojo на Apify.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктураЛичная 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
73/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
50
Инструменты и файлы вес 18
60
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:108
      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:115
      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/$RUN_ID?token=…" | grep '"status"'
      заглушка
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:115
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID?token=…" | grep '"status"'
      vendor-host
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md: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/$RUN_ID/dataset/items?token=…&format=json"
      заглушка
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:120
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/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 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 1242 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 540 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 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: suspicious
    This skill is mostly a disclosed public tweet-scraping workflow, but it handles an Apify API token in risky command examples and its documented scope is broader than the account-only purpose suggests.
    LLM: suspicious (medium) · 3 сент. 2026 г.