SKILLEMALL.ai

AD douyin-scraper

Инструмент для поиска и извлечения контента видео TikTok, поддерживающий запросы на естественном языке, такие как «найди видео с морепродуктами», «найди 5 самых популярных смешных видео с кошками». Используйте этот навык, когда пользователю нужно искать контент видео TikTok, находить короткие видео, извлекать данные TikTok. Поддерживает разбор естественного китайского языка, может напрямую понимать поисковые намерения пользователя и извлекать ключевые слова и фильтры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«抖音视频内容搜索和爬取工具,支持自然语言查询如"搜索一下海鲜视频"、"找5个最热猫咪搞笑视频"。 当用户需要搜索抖音视频内容、查找短视频、爬…»

抖音视频内容搜索和爬取工具,支持自然语言查询如"搜索一下海鲜视频"、"找5个最热猫咪搞笑视频"。 当用户需要搜索抖音视频内容、查找短视频、爬取抖音数据时使用此技能。 支持中文自然语言解析,可以直接理解用户的搜索意图并提取关键词和过滤条件。

ClawHub Agent Skills автор: terrycarter1985 v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 461 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент для поиска и извлечения контента видео TikTok, поддерживающий запросы на естественном языке, такие как «найди видео с морепродуктами», «найди 5…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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: 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (douyin-scraper) не совпадает с папкой (douyin-nlp-search)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 461 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 119: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed mock Douyin search helper with broad trigger wording, but it does not show hidden data access, persistence, credential use, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.