BF guaikei-douyin-public-data-fetcher
Используйте этот навык, когда пользователю нужны общедоступные данные TikTok. Охватывает четыре типа данных: поиск по ключевым словам (видео/изображения/пользователи), пакетный сбор работ блогеров, получение и анализ комментариев к видео, запрос актуальных трендов. Подходит для исследования контента, анализа аккаунтов конкурентов, изучения пользовательских комментариев, отслеживания трендов; также срабатывает, когда пользователь проводит исследование коротких видео, но явно не упоминает "TikTok". Неприменим для публикации/редактирования/скачивания видео, консультаций по продвижению аккаунтов и увеличению подписчиков, а также не охватывает другие платформы коротких видео.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户需要抖音公开数据时，使用本技能。覆盖四类数据：关键词搜索（视频/图文/用户）、博主作品批量抓取、视频评论获取分析、实时热榜查询。适用于…»
当用户需要抖音公开数据时，使用本技能。覆盖四类数据：关键词搜索（视频/图文/用户）、博主作品批量抓取、视频评论获取分析、实时热榜查询。适用于内容调研、竞品账号分析、用户评论洞察、热点趋势追踪；用户做短视频调研未明确提到"抖音"时同样触发。不适用于发布/剪辑/下载视频、涨粉代运营咨询，也不覆盖其他短视频平台。
Используйте этот навык, когда пользователю нужны общедоступные данные TikTok.
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/*.schema.json
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/*.schema.json
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 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: 32
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 835 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
- +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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 154 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.