SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF guaikei-douyin-pull-video-comments

Используйте этот навык, когда пользователю нужен любой из четырех наборов данных TikTok: поиск контента, просмотр блогеров, анализ комментариев, отслеживание популярных тем. Универсален для сценариев работы с операционной деятельностью, конкурентами, общественным мнением и выбора тем, даже если ключевое слово "TikTok" не встречается. Неприменим для создания и публикации видео.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户需要抖音数据四件套——搜内容、看博主、翻评论、追热榜——中的任何一件时，使用本技能。运营、竞品、舆情、选题场景通用，即使未出现"抖音"…»

当用户需要抖音数据四件套——搜内容、看博主、翻评论、追热榜——中的任何一件时，使用本技能。运营、竞品、舆情、选题场景通用，即使未出现"抖音"关键词。不适用于视频制作与发布。

ClawHub Agent Skills автор: engheng-art v1.0.0 MIT-0 34 файла тело ≈ 730 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователю нужен любой из четырех наборов данных TikTok: поиск контента, просмотр блогеров, анализ комментариев, отслеживание…

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

ПроцедураМедиа и видеоТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
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: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 730 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)
  • +3Длина description 86: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Douyin data tool is not destructive, but it can trigger on broad generic requests and automatically stores scraped results locally, so users should review its scope before installing.
LLM: suspicious (medium) · 20 авг. 2026 г.