CF openclaw
Автоматически скачивает последнее видео (или N последних) из публичного аккаунта TikTok через yt-dlp. Используйте этот навык, как только пользователь упоминает TikTok, @имя_пользователя TikTok, "скачать видео TikTok", "получить последний пост TikTok", "последнее видео аккаунта", "парсить TikTok" или любой запрос на скачивание/извлечение контента из TikTok. Работает также для получения только метаданных (заголовок, хэштеги, дата, статистика) без скачивания. Используйте также, когда пользователь просит "скачать аккаунт TikTok", "архивировать видео TikTok" или хочет автоматизировать получение контента из TikTok.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Télécharge automatiquement la dernière vidéo (ou les N dernières) d'un…»
Télécharge automatiquement la dernière vidéo (ou les N dernières) d'un compte TikTok public via yt-dlp. Utilise ce skill dès que l'utilisateur mentionne TikTok, un @username TikTok, "télécharger une vidéo TikTok", "récupérer le dernier post TikTok", "dernière vidéo d'un compte", "scraper TikTok", ou toute demande de download/extraction de contenu depuis TikTok. Fonctionne aussi pour récupérer uniquement les métadonnées (titre, hashtags, date, stats) sans téléchargement. À utiliser aussi quand l'utilisateur demande "télécharger un compte TikTok", "archiver des vidéos TikTok", ou veut automatiser la récupération de contenu TikTok.
Автоматически скачивает последнее видео (или N последних) из публичного аккаунта TikTok через yt-dlp.
Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/metadata.md
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.
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».
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
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 · 3
-
высокая Утечка данных
intent-browser-credential-storeadvanced.md:29Доступ к хранилищу паролей / cookies браузераyt-dlp --cookies-from-browser chrome URL
-
высокая Утечка данных
intent-browser-credential-storeadvanced.md:35Доступ к хранилищу паролей / cookies браузераyt-dlp --cookies-from-browser edge URL
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
intent-browser-credential-storeSKILL.md:124Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (строка таблицы в документации)| `Private account` | Compte privé | Utiliser `--cookies-from-browser chrome` si connecté |
таблица
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/metadata.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/metadata.md
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (openclaw) не совпадает с папкой (download-video-tiktok)
- 100Шаги. Шагов: 33
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1410 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 636 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.