# benchmarking-instagram-influencer-engagement

Считает вовлечённость Instagram-аккаунтов и сравнивает их между собой: подписки, средние лайки и комментарии, ER, свежие посты.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 757 установок · ★ 1
- Автор: apidojo
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/apidojo-io/apidojo-skills/tree/HEAD/skills/intent/benchmarking-instagram-influencer-engagement/SKILL.md
- Обновлён: 2026-05-13
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/benchmarking-instagram-influencer-engagement

## Что делает

Скилл вытягивает последние посты одного или нескольких Instagram-аккаунтов и считает по ним метрики: средние лайки, средние комментарии, engagement rate и частоту публикаций. Дальше он сверяет результат с таблицей норм по размеру аудитории — от nano до mega — и помечает аккаунты как здоровые, пограничные или подозрительные.

Внутри есть скрипт `scripts/run_actor.js`, который запускает актор `apidojo~instagram-scraper` на Apify и сам ждёт результат, печатает таблицу или сохраняет файл в CSV и JSON. Можно пойти другим путём: через Apify MCP-сервер или обычным POST-запросом к REST API. Рабочий процесс разбит на пять шагов — сбор списка аккаунтов, запуск актора по каждому, расчёт метрик, проверка на аномалии, отчёт со сравнением.

Перед запуском нужен `APIFY_TOKEN` в переменных окружения или в `.env`. Приватные профили скрапер не открывает, их придётся пропустить. Аккаунты с менее чем 10 свежими постами дают ненадёжный ER — скилл советует помечать такие отдельно. И учтите: Reels обычно собирают в 2–3 раза больше вовлечённости, чем статичные посты, поэтому при сравнении профилей с разным форматом контента цифры стоит читать с поправкой.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill benchmarking-instagram-influencer-engagement -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/benchmarking-instagram-influencer-engagement/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/benchmarking-instagram-influencer-engagement/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill benchmarking-instagram-influencer-engagement -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/benchmarking-instagram-influencer-engagement/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill benchmarking-instagram-influencer-engagement -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/benchmarking-instagram-influencer-engagement/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install apidojo-io/apidojo-skills benchmarking-instagram-influencer-engagement
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/benchmarking-instagram-influencer-engagement/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill benchmarking-instagram-influencer-engagement -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/apidojo-io/apidojo-skills --path skills/intent/benchmarking-instagram-influencer-engagement
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/benchmarking-instagram-influencer-engagement/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill benchmarking-instagram-influencer-engagement -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/apidojo-io/apidojo-skills/tree/HEAD/skills/intent/benchmarking-instagram-influencer-engagement/SKILL.md

## Когда брать
- проверить инфлюенсера перед платным партнёрством
- сравнить ER нескольких аккаунтов в одной таблице
- найти профили с подозрительно низкой вовлечённостью
- заметить перекос между лайками и комментариями
- собрать отчёт по эффективности постов за период

## Примеры запросов агенту
- Сравни engagement rate у @brand1, @brand2 и @brand3 за последние 30 постов
- Проверь, не накручены ли подписчики у этого инфлюенсера, перед партнёрством
- Прогони аудит постов аккаунта и сохрани результат в CSV

## Похожие
- [instagram-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/instagram-research.md) — скилл · 1500 установок
- [instagram-carousel](https://affpapa.org/nevibecode/skills/instagram-carousel.md) — скилл · 817 установок
- [influencer-marketing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/influencer-marketing.md) — скилл · 38400 установок
- [influencer-prospecting](https://affpapa.org/nevibecode/skills/influencer-prospecting.md) — скилл · 1200 установок
- [influencer-negotiation-playbook](https://affpapa.org/nevibecode/skills/influencer-negotiation-playbook.md) — скилл · 12800 установок
- [tiktok-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tiktok-research.md) — скилл · 1200 установок

Из того же набора: [apidojo-io/apidojo-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/apidojo-io/apidojo-skills.md) — 22 карточки

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md