SKILLEMALL.ai

BC guaikei-kuaishou-public-content-collector

Сбор общедоступных данных Kuaishou и анализ конкурентов | Используйте, когда пользователь хочет «искать видео Kuaishou/извлекать работы автора/получать комментарии к видео», выводит структурированные данные для выбора популярных тем, мониторинга конкурентов, отбора KOL, анализа общественного мнения и тенденций. Сборщик общедоступных данных Kuaishou: поиск видео, список публикаций автора, получение комментариев. | 170 | Текущая версия; полная структура, немного превышает предел отображения

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«快手(Kuaishou)公开数据采集与竞品分析|当用户要“搜索快手视频/抓取博主作品/拉取视频评论”时使用,输出结构化数据,用于爆款选题、竞…»

快手(Kuaishou)公开数据采集与竞品分析|当用户要“搜索快手视频/抓取博主作品/拉取视频评论”时使用,输出结构化数据,用于爆款选题、竞品监控、KOL筛选、评论舆情与趋势洞察。Kuaishou public data fetcher: search videos, list creator posts, fetch comments. | 170 | 现行版本;结构完整,略超展示线

ClawHub Agent Skills v1.0.0 22 файла тело ≈ 1 041 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сбор общедоступных данных Kuaishou и анализ конкурентов | Используйте, когда пользователь хочет «искать видео Kuaishou/извлекать работы автора/получать…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: 快手(Kuaishou)公开数据采集与竞品分析|当用户要“搜索快手视频/抓取博主作品/拉取视频评论”时使用,输出结构化数据,用于爆款… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description 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: 52
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1041 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 194 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently collects public Kuaishou data, but users should know successful results are also saved locally in plaintext logs.
LLM: benign (high) · VirusTotal: