SKILLEMALL.ai

AA tracking-brand-sentiment-across-platforms

Отслеживает настроения брендов в Twitter, Reddit и TikTok одновременно с помощью скраперов apidojo на Apify. Активируется, когда пользователь просит: отслеживать репутацию бренда на разных платформах, отслеживать, как люди говорят о бренде на нескольких каналах, сравнивать настроения бренда в Twitter против Reddit против TikTok, получать кроссплатформенный показатель здоровья бренда, отслеживать реакцию на запуск продукта в социальных сетях, измерять общее общественное настроение бренда или создавать многоплатформенную панель мониторинга социального прослушивания для бренда. Возвращает распределение настроений по платформам, кроссплатформенный показатель, лучшие положительные/отрицательные посты и анализ тем. Идеально подходит для менеджеров брендов, CMO, PR-команд и агентств по управлению репутацией.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tracks brand sentiment across Twitter Reddit and TikTok simultaneously…»

Tracks brand sentiment across Twitter Reddit and TikTok simultaneously using apidojo's scrapers on Apify. Triggers when the user asks to: monitor brand reputation across social platforms, track how people talk about a brand on multiple channels, compare brand sentiment on Twitter vs Reddit vs TikTok, get a cross-platform brand health score, monitor a product launch reaction across social media, measure overall public sentiment for a brand, or build a multi-platform social listening dashboard for a brand. Returns per-platform sentiment distribution, cross-platform score, top positive/negative posts, and theme analysis. Ideal for brand managers, CMOs, PR teams, and reputation management agencies.

ClawHub Agent Skills автор: API Dojo v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 725 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Отслеживает настроения брендов в Twitter, Reddit и TikTok одновременно с помощью скраперов apidojo на Apify.

Как процесс A 81/100 · Дойдёт до конца — слабые места: отчётность по ходу

АнализаторМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
81/100
Дойдёт до конца
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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • 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)
      curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=…"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"searchTerms": ["[BRAND_NAME]"], "maxItems": 300}'
      заглушка
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:93
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=…"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"searchTerms": ["[BRAND_NAME]"], "maxItems": 300}'
      vendor-host
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:96
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=…"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"searches": ["[BRAND_NAME]"], "maxItems": 200, "sort": "new", "t
      заглушка
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:96
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=…"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"searches": ["[BRAND_NAME]"], "maxItems": 200, "sort": "new", "t
      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 81/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1725 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 703 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill mostly matches a social-listening workflow, but its Reddit collection steps appear to call a Twitter scraper, which users should review before relying on it.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.