SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB scraping-youtube-comments

Собирает комментарии из любого видео на YouTube с помощью парсера YouTube от apidojo на Apify. Запускается, когда пользователь просит: получить все комментарии к видео на YouTube, экспортировать данные комментариев YouTube, проанализировать, что зрители говорят о видео на YouTube, получить текст комментариев и лайки по URL-адресу YouTube, собрать цепочки комментариев из видео на YouTube или скачать отзывы аудитории из видео на YouTube. Возвращает имя пользователя комментатора, текст комментария, количество лайков, количество ответов и временную метку для каждого комментария. Идеально подходит для исследователей настроений, продуктовых команд и аналитиков контента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scrapes comments from any YouTube video using apidojo's YouTube scrape…»

Scrapes comments from any YouTube video using apidojo's YouTube scraper on Apify. Triggers when the user asks to: get all comments on a YouTube video, export YouTube comment data, scrape what viewers say about a YouTube video, fetch comment text and likes from a YouTube URL, collect comment threads from a YouTube video, or download audience feedback from a YouTube video. Returns commenter username, comment text, like count, reply count, and timestamp per comment. Ideal for sentiment researchers, product teams, and content analysts.

ClawHub Agent Skills автор: API Dojo v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 968 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Собирает комментарии из любого видео на YouTube с помощью парсера YouTube от apidojo на Apify.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторYouTubeМедиа и видеотип 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
68/100
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:93
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~youtube-comments-scraper/runs?token=…" \
      заглушка
    • 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)
      curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID?token=…" | grep '"status"'
      заглушка
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:100
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID?token=…" | grep '"status"'
      vendor-host
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:105
      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/$RUN_ID/dataset/items?token=…&format=json"
      заглушка
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:105
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$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 68/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, 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
    • 85Шаги. Шагов: 5, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 968 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 537 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 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
    The skill is a mostly disclosed Apify-based YouTube comment scraper, but its instructions mix narrow comment scraping with broader YouTube collection modes and expose an Apify token in URL-based API examples.
    LLM: suspicious (high) · 3 сент. 2026 г.