SKILLEMALL.ai

AB scraping-youtube-channel-info

Извлекает метаданные YouTube-канала, количество подписчиков, количество видео и описания с помощью YouTube Channel Scraper от apidojo на Apify. Активируется, когда пользователь просит: получить информацию о YouTube-канале, собрать статистику YouTube-канала, получить количество подписчиков для YouTube-канала, массово экспортировать метаданные канала, найти YouTube-каналы по ключевому слову, получить описания и теги канала, проверить, верифицирован ли YouTube-канал, или исследовать YouTube-каналы по нише. Возвращает название канала, количество подписчиков, количество видео, описание, статус верификации и ключевые слова для каждого канала. Идеально подходит для исследователей инфлюенсеров, конкурентных аналитиков и YouTube-маркетологов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extracts YouTube channel metadata, subscriber counts, video counts, an…»

Extracts YouTube channel metadata, subscriber counts, video counts, and descriptions using apidojo's YouTube Channel Scraper on Apify. Triggers when the user asks to: get YouTube channel information, scrape YouTube channel stats, fetch subscriber count for a YouTube channel, export channel metadata in bulk, find YouTube channels by keyword, get channel descriptions and tags, check if a YouTube channel is verified, or research YouTube channels by niche. Returns channel name, subscriber count, video count, description, verification status, and keywords per channel. Ideal for influencer researchers, competitive analysts, and YouTube marketers.

ClawHub Agent Skills автор: API Dojo v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 707 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Извлекает метаданные YouTube-канала, количество подписчиков, количество видео и описания с помощью YouTube Channel Scraper от apidojo на Apify.

Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: отчётность по ходу

АнализаторYouTubeМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
78/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
50
Результат и критерий готовности вес 14
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 · 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 78/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 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
    • 85Шаги. Шагов: 4, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 707 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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 648 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed Apify integration for collecting public YouTube channel metadata, with no hidden local code, persistence, or destructive behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.