SKILLEMALL.ai

AB facebook-groups-scrape-posts

Извлекает посты из группы Facebook по URL группы, порядку сортировки и желаемому количеству — возвращает структурированные метаданные поста, включая post_id, permalink, автора, временную метку, текст сообщения, изображения/видео, количество реакций, разбивку по типам реакций, количество комментариев и количество репостов. Используйте, когда: пользователь хочет извлечь посты из группы Facebook, собрать контент группы FB, получить данные группы, получить посты из группы Facebook, отслеживать активность группы Facebook, массово экспортировать посты из группы, парсить группы Facebook, извлекать посты из групп Facebook, получить ленту группы FB.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scrapes posts from a Facebook group given a group URL, sort order, and…»

Scrapes posts from a Facebook group given a group URL, sort order, and desired count — returns structured post metadata including post_id, permalink, author, timestamp, body text, images/videos, reaction counts, reaction type breakdown, comment count, and share count. Use when: user wants to scrape/extract Facebook group posts, collect FB group content, harvest group data, get posts from a Facebook group, monitor Facebook group activity, bulk export group posts, facebook groups scraping, facebook-groups-scrape-posts, fetch FB group feed.

ClawHub Agent Skills автор: browser-act skill v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 670 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 13 ч назад

Извлекает посты из группы Facebook по URL группы, порядку сортировки и желаемому количеству — возвращает структурированные метаданные поста, включая postid…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ИнтеграцияМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
Когда включается вес 12
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2670 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 543 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill openly uses your logged-in Facebook session to export group post data, which is sensitive but matches its stated purpose and is disclosed.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.