SKILLEMALL.ai

AC douyin-search-keyword

Инструмент для получения открытых данных Douyin. Поддерживает поиск по ключевым словам в Douyin, сбор работ блогеров Douyin, анализ комментариев к видео Douyin, запрос горячих трендов Douyin в реальном времени. Используйте, когда пользователю нужно искать видео в Douyin, проверять горячие тренды Douyin, смотреть комментарии в Douyin, собирать работы блогеров, анализировать конкурентов в Douyin, исследовать темы для коротких видео, отслеживать общественное мнение, отслеживать горячие тренды, находить вирусные видео, анализировать данные для работы в Douyin. Триггеры: поиск в Douyin, горячие тренды Douyin, комментарии в Douyin, работы в Douyin, анализ конкурентов в Douyin, анализ данных Douyin, работа с короткими видео, мониторинг общественного мнения в Douyin, горячие тренды Douyin.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«抖音公开数据智能获取工具。支持抖音关键词搜索、抖音博主作品抓取、抖音视频评论分析、抖音实时热榜查询。当用户需要搜抖音视频、查抖音热榜、看抖音…»

抖音公开数据智能获取工具。支持抖音关键词搜索、抖音博主作品抓取、抖音视频评论分析、抖音实时热榜查询。当用户需要搜抖音视频、查抖音热榜、看抖音评论、抓博主作品、做抖音竞品分析、短视频选题调研、舆情监控、热点追踪、爆款挖掘、抖音运营数据分析时使用。触发词:抖音搜索、抖音热榜、抖音评论、抖音作品、抖音竞品分析、抖音数据分析、短视频运营、抖音舆情监控、抖音热点。

ClawHub Agent Skills автор: um-why v1.2.2 MIT-0 34 файла тело ≈ 958 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент для получения открытых данных Douyin.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 34. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 958 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

  • +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
  • -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 178 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Douyin public-data lookup tool that uses a third-party API token and stores local JSON logs, with no evidence of hidden or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 авг. 2026 г.