SKILLEMALL.ai

BF douyin-subscribe

Отслеживание подписок на аккаунты Douyin — подписка на аккаунты по их ID (до 20), агент ежедневно в 9:00 автоматически извлекает данные и генерирует HTML-отчет. ID аккаунта напрямую встроены в команду автоматизации, не требуется хранение файлов. Поддерживается пакетная подписка на несколько аккаунтов Douyin, автоматическая генерация красивых HTML-отчетов о работах, терминал/таблицы Markdown последовательно отображают заголовок работы, количество избранных, комментариев, репостов, лайков, время публикации и другие данные по каждому аккаунту. Используется, когда пользователь подписывается на аккаунты Douyin, отслеживает обновления работ Douyin, отслеживает аккаунты конкурентов Douyin. Триггерные слова: подписка Douyin, подписка на аккаунт Douyin, отслеживание подписок Douyin, подписка на работы Douyin, мониторинг аккаунта Douyin, отслеживание работ Douyin, ежедневная отправка Douyin, ежедневный отчет Douyin.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«抖音账号订阅追踪 — 通过抖音号订阅账号(最多20个),Agent 每日 9:00 自动拉取并生成 HTML 报告。账号 ID 直接内置于自…»

抖音账号订阅追踪 — 通过抖音号订阅账号(最多20个),Agent 每日 9:00 自动拉取并生成 HTML 报告。账号 ID 直接内置于自动化命令中,无需文件存储。支持多抖音号批量订阅,自动生成精美 HTML 作品报告,终端/Markdown 表格按账号依次展示作品标题、收藏、评论、分享、点赞、发布时间等数据。当用户订阅抖音账号、追踪抖音作品更新、监控抖音竞品账号时使用。触发词:抖音订阅、抖音账号订阅、抖音订阅追踪、抖音作品订阅、抖音账号监控、抖音作品追踪、抖音每日推送、抖音日报。

ClawHub Agent Skills автор: RedFox v1.0.2 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 870 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 11 ч назад

Отслеживание подписок на аккаунты Douyin — подписка на аккаунты по их ID (до 20), агент ежедневно в 9:00 автоматически извлекает данные и генерирует HTML-отчет.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: workUrl

ИнтеграцияДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: workUrl
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: 6. 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: workUrl
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: workUrl
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): workUrl
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 52
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1870 токенов

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 244 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly does what it says, but it under-discloses persistent local storage and silent daily monitoring changes.
LLM: suspicious (high) · 29 июл. 2026 г.