SKILLEMALL.ai

BC x-tweet-fetcher

Получайте твиты, ответы и временные шкалы пользователей из X/Twitter без входа в систему или ключей API. Также поддерживает китайские платформы (Weibo, Bilibili, CSDN, WeChat). Включает camofox_search() для бесплатного поиска Google без ключей API. Базовое получение твитов: без зависимостей. Ответы/временные шкалы/поиск: требуется Camofox. НОВОЕ: X-Tracker для мониторинга роста твитов с обнаружением всплесков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch tweets, replies, and user timelines from X/Twitter without login…»

Fetch tweets, replies, and user timelines from X/Twitter without login or API keys. Also supports Chinese platforms (Weibo, Bilibili, CSDN, WeChat). Includes camofox_search() for zero-cost Google search without API keys. Basic tweet fetching: zero dependencies. Replies/timelines/search: requires Camofox. NEW: X-Tracker for tweet growth monitoring with burst detection.

ClawHub Agent Skills автор: rightister v1.4.0 MIT-0 17 файлов тело ≈ 2 034 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Получайте твиты, ответы и временные шкалы пользователей из X/Twitter без входа в систему или ключей API.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, согласованность

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 17. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (x-tweet-fetcher) не совпадает с папкой (rightister-x-tweet-fetcher)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2034 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -37 из 11 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 370 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a functional social-media fetching skill, but some paths use session cookies, SSH, and router command queues with weak user-facing controls, so it needs review before installation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.