building-full-social-audit-for-brand — скилл для Claude Code
Собирает аудит присутствия бренда в Twitter, Instagram, TikTok и YouTube через парсеры Apify. Рассчитывает вовлечённость и итоговый скор бренда.
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill building-full-social-audit-for-brand -a claude-codeЧто делает building-full-social-audit-for-brand
Скилл анализирует аккаунты компании на четырёх площадках: Twitter, Instagram, TikTok и YouTube. Агент задействует скрейперы Apify от apidojo. Он собирает число подписчиков, показатели вовлечённости и частоту постов. Готовые данные делятся на группы: MINIMAL при метриках ниже 1%, WEAK (1-2%), AVERAGE (2-4%) и STRONG для значений выше 4%.
Сбор выполняется через node scripts/run_actor.js, сервер Apify MCP или запросы к REST API. Итоговый показатель рассчитывается по формуле с фиксированными весами: по 0.30 отдано Instagram и TikTok, по 0.20 приходится на Twitter и YouTube. Если бренд представлен не везде, скилл корректирует веса под найденные каналы. Пропущенные площадки попадают в отчёт как стратегические пробелы.
Без заданного APIFY_TOKEN парсеры не выполнят ни одного запроса. При выдаче менее 20 результатов инструмент предлагает расширить поисковые фразы. Для отсева шума применяется порог качества не ниже 0.50.
Какие задачи решает
- Собрать метрики бренда в Twitter, Instagram, TikTok и YouTube в один отчёт
- Рассчитать средневзвешенный скор вовлечённости аккаунтов
- Провести аудит присутствия конкурента в соцсетях
- Выявить отсутствующие площадки в стратегии бренда
Примеры запросов агенту
- Сделай аудит присутствия бренда в соцсетях для Twitter, Instagram, TikTok и YouTube
- Собери бенчмарк аккаунтов конкурента и рассчитай скор вовлечённости
- Составь отчёт по охватам бренда и найди пробелы в каналах
Как установить building-full-social-audit-for-brand
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill building-full-social-audit-for-brand -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/building-full-social-audit-for-brand/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/building-full-social-audit-for-brand/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill building-full-social-audit-for-brand -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/building-full-social-audit-for-brand/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill building-full-social-audit-for-brand -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/building-full-social-audit-for-brand/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install apidojo-io/apidojo-skills building-full-social-audit-for-brand2Вручную: положить файлы
.github/skills/building-full-social-audit-for-brand/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill building-full-social-audit-for-brand -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/apidojo-io/apidojo-skills --path skills/intent/building-full-social-audit-for-brandВручную: положить файлы
.devin/skills/building-full-social-audit-for-brand/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill building-full-social-audit-for-brand -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о building-full-social-audit-for-brand
Как установить building-full-social-audit-for-brand в Claude Code?
Выполните команду npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill building-full-social-audit-for-brand -a claude-code.
Что делает скилл building-full-social-audit-for-brand?
Он запускает парсеры Apify для Twitter, Instagram, TikTok и YouTube, извлекает показатели подписчиков и вовлечённости, а затем формирует сравнительный отчёт с оценкой бренда.
Что нужно настроить перед запуском аудита?
В окружении или файле .env необходимо задать переменную APIFY_TOKEN. Опционально можно подключить Apify MCP server для прямого вызова инструментов из агента.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: building-full-social-audit-for-brand
description: >
Builds a comprehensive social media audit for a brand across all major platforms using apidojo's multi-platform scrapers. Triggers when the user asks to: do a social media audit for a brand, build a full social media presence report, analyze a brand's performance across all social platforms, create a cross-platform social media benchmark, audit a competitor's entire social media strategy, build a social media scorecard for a brand, or create a comprehensive social media analysis covering Twitter Instagram TikTok and YouTube.
Returns per-platform metrics, follower counts, engagement rates, content mix, posting frequency, and overall brand health score.
Ideal for social media managers, brand strategists, and agency teams doing comprehensive brand audits.
license: Apache-2.0
metadata:
author: apidojo
version: "1.0"
apify-actors: apidojo/twitter-user-scraper, apidojo/instagram-scraper, apidojo/tiktok-profile-scraper, apidojo/youtube-scraper
---
# Building Full Social Audit For Brand
Executes building full social audit for brand using apidojo scrapers. Part of the apidojo intelligence skills library.
## Prerequisites
- `APIFY_TOKEN` environment variable set
- Optional: Apify MCP server installed
## Inputs
| Parameter | Type | Required | Default | Notes |
|-----------|------|----------|---------|-------|
| `startUrls` | array | Optional | `[]` | Twitter profile or tweet URLs |
| `twitterHandles` | array | Optional | `[]` | Twitter usernames (without @) |
| `twitterUserIds` | array | Optional | `[]` | Twitter user IDs |
| `getFollowers` | boolean | Optional | `false` | Extract follower lists |
| `getFollowing` | boolean | Optional | `false` | Extract following lists |
| `getRetweeters` | boolean | Optional | `false` | Extract retweeters of a tweet URL |
| `includeUnavailableUsers` | boolean | Optional | `false` | Include unavailable/suspended users |
| `maxItems` | number | Optional | Unlimited | Maximum users to return |
| `customMapFunction` | string | Optional | — | JavaScript function to transform each output object |
## Workflow
```
Progress:
- [ ] Step 1: Define parameters
- [ ] Step 2: Run twitter-user-scraper
- [ ] Step 3: Filter and classify results
- [ ] Step 4: Score by quality and relevance
- [ ] Step 5: Deliver output
```
### Step 2: Run the Actor
**Recommended — run_actor.js (handles waiting, output, and file saving automatically):**
```bash
# Quick answer (prints table to chat)
node scripts/run_actor.js \
--actor "apidojo~twitter-user-scraper" \
--input '{"param": "value"}'
# Save as CSV
node scripts/run_actor.js \
--actor "apidojo~twitter-user-scraper" \
--input '{"param": "value"}' \
--output YYYY-MM-DD_results.csv --format csv
# Save as JSON
node scripts/run_actor.js \
--actor "apidojo~twitter-user-scraper" \
--input '{"param": "value"}' \
--output YYYY-MM-DD_results.json --format json
```
> `APIFY_TOKEN` must be set in environment or `.env` file.
**If Apify MCP is available:**
```
Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~twitter-user-scraper"
Input:
{
"searchTerms": "@[BRAND_HANDLE]" (run per platform),
"maxItems": 100
}
```
**REST API fallback:**
```bash
curl -X POST \
"https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~twitter-user-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"searchTerms": "@[BRAND_HANDLE]" (run per platform), "maxItems": 100}'
```
Wait for `SUCCEEDED`. Fetch dataset:
```bash
curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=$APIFY_TOKEN"
```
### Step 3: Classify Results
```
classification: STRONG (score > 4%) | AVERAGE (2-4%) | WEAK (1-2%) | MINIMAL (< 1%)
```
### Step 4: Score Each Result
```
score = brand_social_score = avg(platform_engagement_rate * platform_weight) where weights: Twitter=0.20, Instagram=0.30, TikTok=0.30, YouTube=0.20
```
### Step 5: Edge Cases
- **Brand may not be on all platforms — note absent platforms as strategic gaps; adjust weighted score to sum of present platforms only**
Additional fallbacks:
- **< 20 results**: Broaden search terms; remove secondary filters
- **No results**: Verify the search terms are correct; try alternate phrasings
- **Data quality issues**: Remove entries with missing key fields; note count in output
## Output Format
```
# Building Full Social Audit For Brand
Results: [N] | Date: [DATE]
| # | [Key Field] | [Metric 1] | [Metric 2] | [Classification] | [Score] |
|---|------------|-----------|-----------|-----------------|---------|
| 1 | [value] | [value] | [value] | [type] | [0.XX] |
## Summary
Top result: [description]
Key finding: [insight]
```
## Troubleshooting
**Too few results:** Broaden the primary search term; remove restrictive filters.
**Low quality results:** Apply minimum score threshold (≥ 0.50) to filter noise.
**Actor fails to run:** Verify API key; check actor status at apify.com/apidojo.
© apidojo · Apache-2.0 · apidojo-io/apidojo-skills