SKILLEMALL.ai

AC socq-tiktok-shop

Исследуйте общедоступные продукты, магазины, авторов, категории и сигналы продаж TikTok Shop с помощью SocQ. Используйте, когда агенту требуется обнаружение, сбор, выбор конечных точек, оценка кредитов, асинхронное выполнение задач, разбиение на страницы или необработанные экспорты, специфичные для TikTok Shop, через SocQ CLI, MCP или REST API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Research public TikTok Shop products, shops, creators, categories, and…»

Research public TikTok Shop products, shops, creators, categories, and sales signals with SocQ. Use when an agent needs TikTok Shop-specific discovery, collection, endpoint selection, credit estimates, asynchronous task execution, pagination, or raw exports through the SocQ CLI, MCP, or REST API.

ClawHub Agent Skills автор: SocQ v1.0.3 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 010 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Исследуйте общедоступные продукты, магазины, авторов, категории и сигналы продаж TikTok Shop с помощью SocQ.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураМаркетингИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 9. 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 57/100

    • 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 (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1010 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 297 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent SocQ integration for public TikTok Shop research, with disclosed API-key use, external service calls, and cost controls.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.