SKILLEMALL.ai

BF guaikei-douyin-collection

Используйте этот навык, когда пользователю нужна поддержка данных для принятия решений о маркетинге коротких видео или инвестициях: ищите по ключевым словам, чтобы увидеть контент в нише, получайте оценки стоимости аккаунта по работам блогеров, читайте комментарии, чтобы оценить репутацию, проверяйте горячие тренды, чтобы использовать популярные темы. Используйте также, когда пользователь говорит "这个号值不值得投" "这条视频口碑如何", даже если "Douyin" не упоминается. Не отвечает за фактическое размещение и производство видео.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户做短视频营销或投放决策需要数据支撑时,使用本技能:搜关键词看赛道内容、抓博主作品估账号价值、读评论判断口碑、查热榜蹭对热点。用户说"这…»

当用户做短视频营销或投放决策需要数据支撑时,使用本技能:搜关键词看赛道内容、抓博主作品估账号价值、读评论判断口碑、查热榜蹭对热点。用户说"这个号值不值得投""这条视频口碑如何"时也要用,即使没说"抖音"。不负责实际投放与视频制作。

ClawHub Agent Skills автор: engheng-art v1.0.0 MIT-0 34 файла тело ≈ 922 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователю нужна поддержка данных для принятия решений о маркетинге коротких видео или инвестициях: ищите по ключевым словам…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/*.schema.json

ПроцедураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/*.schema.json
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 34. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/*.schema.json
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/*.schema.json
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/*.schema.json
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 922 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 115: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its Douyin data-collection purpose, but its activation rules are too broad and its runtime token-error behavior contradicts its own review-facing claims.
LLM: suspicious (high) · 19 авг. 2026 г.