SKILLEMALL.ai

AD public-social-account-analyzer

Используйте этот навык для анализа публичных китайских социальных аккаунтов на B站/哔哩哔哩, Douyin, Weibo, Xiaohongshu, WeChat Official Accounts — по URL главной страницы, никнейму или экспортированному CSV/JSON. Триггер для запросов на анализ конкретного аккаунта: стратегия контента, основные темы, направление (内容策略/选题方向/内容栏目/运营方向/归类); ритм публикаций, частота, расписание (发布节奏/频次/时间分布/内容结构); эффективность взаимодействия с аудиторией (互动效率/互动率); закономерности лучших/худших публикаций (高低表现/高赞/爆款/共同特征/共同点); темы комментариев, потребности аудитории (评论区需求/评论洞察); недавний анализ или анализ за определенный период (最近N条/最近30天/近期/全量); работает только по никнейму (ищет/проверяет личность — URL не нужен). Ключевые фразы-триггеры: 分析这个账号, 内容策略拆解, 发布节奏, 高低表现共同点, 选题方向, 互动效率, 评论区需求, 内容审计, 账号对比, 公开内容, 品牌号, 机构账号, UP主, 创作者, 归类, 拆解. НЕ использовать для: Instagram/YouTube/TikTok/неподдерживаемые платформы, личные сообщения/личный кабинет/аналитика аудитории/данные входа, загрузка медиа/удаление водяных знаков/поиск горячих тем, написание/публикация/автоматизация текстов

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill to analyze public Chinese social accounts on B站/哔哩哔哩、抖音…»

Use this skill to analyze public Chinese social accounts on B站/哔哩哔哩、抖音、微博、小红书、公众号 — given a homepage URL, nickname/handle, or exported CSV/JSON. Trigger for requests to analyze a specific account's: Content strategy, topic pillars, direction (内容策略/选题方向/内容栏目/运营方向/归类); Posting rhythm, frequency, schedule (发布节奏/频次/时间分布/内容结构); Public engagement efficiency (互动效率/互动率); Top/bottom performer patterns (高低表现/高赞/爆款/共同特征/共同点); Comment themes, audience demands (评论区需求/评论洞察); Recent or time-windowed analysis (最近N条/最近30天/近期/全量); Works with nickname only (searches/verifies identity — no URL needed). Key trigger phrases: 分析这个账号、内容策略拆解、发布节奏、高低表现共同点、选题方向、互动效率、评论区需求、内容审计、账号对比、公开内容、品牌号、机构账号、UP主、创作者、归类、拆解. Do NOT trigger for: Instagram/YouTube/TikTok/非支持平台、私信/后台/粉丝画像/登录数据、媒体下载/去水印/热搜爬取、文案撰写/发布/自动化

ClawHub Agent Skills автор: Luckycat133 v0.9.2 MIT-0 74 файла тело ≈ 1 828 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык для анализа публичных китайских социальных аккаунтов на B站/哔哩哔哩, Douyin, Weibo, Xiaohongshu, WeChat Official Accounts — по URL главной…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторYouTubeМаркетингДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/artifact-contract.md:192
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      | task_id | string | 是 | 否 | bili…3d4 | 每个新任务生成的唯一非空标识 |

    Просканировано файлов: 59. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1828 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • medium Тестов 4, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
    • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

    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
    • -39 из 16 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 785 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 13)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill has a coherent public-account analysis goal, but it also handles live login cookies/tokens, can save and auto-reuse them, and includes broader scraping/signing machinery that needs user review.
    LLM: suspicious (high) · 7 авг. 2026 г.