AB tracking-product-launch-buzz-on-twitter
Отслеживает ажиотаж вокруг запуска продукта и реакцию на него в Twitter с помощью скребка Twitter Search от apidojo. Активируется, когда пользователь просит: отследить ажиотаж вокруг запуска продукта в Twitter, отслеживать реакцию Twitter на запуск продукта, измерить настроения в Twitter по поводу запуска продукта, найти твиты о выпуске нового продукта, отследить, как встречают запуск продукта в Twitter, отслеживать анонсы продуктов конкурентов в Twitter или анализировать влияние запуска продукта в социальных сетях. Возвращает объем твитов, распределение настроений, ведущих авторов, географическое распределение и показатель ажиотажа. Идеально подходит для команд маркетинга продуктов, PR-специалистов и конкурентных аналитиков, отслеживающих запуски.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tracks product launch buzz and reactions on Twitter using apidojo's Tw…»
Tracks product launch buzz and reactions on Twitter using apidojo's Twitter Search scraper. Triggers when the user asks to: track product launch buzz on Twitter, monitor Twitter reactions to a product launch, measure product launch sentiment on X, find tweets about a new product release, track how a product launch is being received on Twitter, monitor competitor product announcements on Twitter, or analyze the social media impact of a product launch. Returns tweet volume, sentiment distribution, top voices, geographic spread, and buzz score. Ideal for product marketing teams, PR professionals, and competitive analysts monitoring launches.
Отслеживает ажиотаж вокруг запуска продукта и реакцию на него в Twitter с помощью скребка Twitter Search от apidojo.
Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- 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 · 3
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 3
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:107Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=…"
-
низкая Утечка данных
exfil-secret-in-urlSKILL.md:100Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)"https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=…" \
заглушка -
низкая Утечка данных
exfil-secret-in-urlSKILL.md:107Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=…"
заглушка
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: 3, 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: 6
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1263 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 646 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.