AC guaikei-xhs-content-and-creator-data
Поиск открытых заметок Xiaohongshu, просмотр деталей заметок и комментариев, получение списка работ автора для поиска хитов, анализа конкурентов, отбора KOL и понимания трендов. Вызывается, когда пользователь хочет найти контент Xiaohongshu с большим количеством лайков, проанализировать отзывы в комментариях, отслеживать динамику публикаций конкурентов, проводить исследование тем или анализ рыночных трендов — даже если пользователь не говорит напрямую «искать в Xiaohongshu», он должен срабатывать, если намерение связано с получением данных о контенте Xiaohongshu. Поддерживает поиск по ключевым словам (фильтрация изображений/видео, сортировка по лайкам/комментариям/сохранениям, ограничение по времени), получение деталей заметок и комментариев, сбор открытых работ автора, за один раз возвращается до 10 000 структурированных JSON, которые могут быть напрямую связаны с последующими задачами, такими как сводка тем, сравнение хитов, кластеризация мнений из комментариев, анализ ритма публикаций.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«搜索小红书公开笔记、查看笔记详情与评论、获取博主作品列表，用于爆款挖掘、竞品分析、KOL筛选和趋势洞察。当用户想找小红书高赞内容、分析评论区…»
搜索小红书公开笔记、查看笔记详情与评论、获取博主作品列表，用于爆款挖掘、竞品分析、KOL筛选和趋势洞察。当用户想找小红书高赞内容、分析评论区反馈、监控竞品博主发文动态、做选题调研或市场趋势分析时调用——即使用户没有直接说"搜小红书"，只要意图涉及小红书内容数据获取就应触发。支持关键词搜索（图文/视频筛选、点赞/评论/收藏排序、时间范围限定）、笔记详情与评论获取、博主公开作品抓取，单次最多返回1万条结构化JSON，可直接衔接选题汇总、高赞对比、评论观点聚类、发文节奏分析等后续任务。
Поиск открытых заметок Xiaohongshu, просмотр деталей заметок и комментариев, получение списка работ автора для поиска хитов, анализа конкурентов, отбора KOL и…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 24. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 36
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1475 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 242 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 36 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: 77.