SKILLEMALL.ai

BB tiktok-research-kit

Извлечение и анализ контента TikTok с помощью yt-dlp. Поддерживает метаданные видео, извлечение субтитров, информацию о звуке/музыке, анализ профиля пользователя и статистику вовлеченности. Используйте, когда пользователь упоминает "исследование TikTok", "извлечение TikTok", "анализ TikTok", "метаданные TikTok", "анализировать TikTok" или предоставляет URL tiktok.com/vm.tiktok.com.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract and analyze TikTok content using yt-dlp. Supports video metada…»

Extract and analyze TikTok content using yt-dlp. Supports video metadata, caption extraction, sound/music info, user profile analysis, and engagement stats. Use when user mentions "TikTok research", "TikTok extract", "TikTok analysis", "TikTok metadata", "analyze TikTok", or provides a tiktok.com/vm.tiktok.com URL.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: 江辰 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 972 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Извлечение и анализ контента TikTok с помощью yt-dlp.

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
77/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Утечка данных
Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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 · 1

  • высокая Утечка данных intent-browser-credential-store SKILL.md:140
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера
    - TikTok may require cookies for some content: `--cookies-from-browser chrome`

Просканировано файлов: 3. 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 77/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 972 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 316 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears aimed at YouTube transcript extraction, but it includes under-scoped guidance around browser session cookies and an external download-service reference that users should review before installing.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.