social-media-research-skills は動作しますか?

social-media-research-skills は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 5 分でインストールして起動し、途中で 2 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。

Argusic は social-media-research-skills をどのようにテストしましたか?

新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 64ba7b4dea71 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。

social-media-research-skills のテストにはいくらかかりましたか?

この判定を出した実行のコストは 0.02 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。

social-media-research-skills のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?

この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 5 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。

social-media-research-skills には GPU が必要ですか?

起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。

social-media-research-skills のインストールでは何がうまくいきませんか?

記録された実行では 2 件の問題が発生しました。そのうち 2 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。

social-media-research-skills の証拠はどこにありますか?

記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

英語の原文: https://argusic.com/subject/social-media-research-skills

social-media-research-skills

ソーシャルメディアリサーチのための AI エージェントスキル。外れ値の投稿、コメントマイニング、競合分析、TikTok、Instagram、YouTube、Reddit、X、LinkedIn などにおける広告ライブラリとトレンド。ScrapeCreators を搭載。Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI に対応。

モックで動作するソース: GitHub ホームページPythonMITコミット 64ba7b4dea71

Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent skills、ai agents、claude code、claude skills、competitor analysis、content marketing、cursor、influencer marketing.

social-media-research-skills は、依存するサービスを代わりのものに置き換えたうえで動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 5 分でインストールし、2 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

All 13 SKILL.md files have valid frontmatter and non-empty bodies, the npx skills CLI installs the repo correctly (13 skills listed under .agents/skills/), and the validate-skills.py script passes cleanly.
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 92 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定: モックで動作する
Argusic スコア: 92 / 100
検証した実行のコスト: 0.02 USD (実測)
記録された実行: 1
最終テスト: 2026-10-02
スター: 5,530
フォーク: 125
未解決の Issue: 8
ウォッチャー: 10
サイズ: 0 MB
作成日: 2026-06-06
最終プッシュ: 2026-08-26

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 2026-11-04。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。各行は記録された値であり、推定値ではありません。

social-media-research-skills のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成) — 各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

npx skills requires Node >=22.20.0 but system has v18.19.12 分
PyYAML not installed; validate-skills.py fails1 分

インストール時間: 5 分
クリーンなマシンから完了まで: 3 分
遭遇したエラーと修正したエラー: 2 件に遭遇、2 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法: npx skills list (via Node v22.20.0) listed all 13 skills; python3 scripts/validate-skills.py exited 0: 'Validated 13 skills'; git diff --check exited 0; content of source and installed SKILL.md files matches via diff
使用したモデルのトークン: 31,904
テストした正確なコミット: 64ba7b4dea71
コンテナイメージ: sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク: CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い: 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
実際のサービスに対する振る舞い: この実行は代わりのサービスに対してのみ検証されました

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

exec
/bin/sh -lc '# Quick time tracking
echo "Session started roughly at" && echo $((1790903926 - 300)) && echo "and ended at 1790903926, d…
 succeeded in 0ms:
Session started roughly at
1790903626
and ended at 1790903926, difference roughly
minutes: 5
Everything checks out. Here's the final report:
tokens used
31,904
Everything checks out. Here's the final report:

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

2 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。

うまくいかなかった点、または不明な点

代わりのサービスに対してのみ実行状態に達したため、実際のサービスで動作することはここでは証明されていません。
インストールに 5 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 106 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。

Argusic がインストールして時間を計測した agent-skills のプロジェクト 107 件のうち、social-media-research-skills は実行状態に達するまでの速さが 69 番目で、107 件中 78 件がそもそも実行状態に達しました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

実行履歴

テスト担当	試行	結果	スコア	コスト (USD)	日時
Argusic Runner	1/3	モックで動作した	92.00	0.02	2026-10-02 01:19 UTC

トピック (出典: GitHub)

agent-skills ai-agents claude-code claude-skills competitor-analysis content-marketing cursor influencer-marketing market-research social-media social-media-research workflow-automation

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/social-media-research-skills.svg)](https://argusic.com/subject/social-media-research-skills)

質問

social-media-research-skills は動作しますか?: social-media-research-skills は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 5 分でインストールして起動し、途中で 2 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は social-media-research-skills をどのようにテストしましたか?: 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 64ba7b4dea71 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
social-media-research-skills のテストにはいくらかかりましたか?: この判定を出した実行のコストは 0.02 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
social-media-research-skills のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?: この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 5 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
social-media-research-skills には GPU が必要ですか?: 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
social-media-research-skills のインストールでは何がうまくいきませんか?: 記録された実行では 2 件の問題が発生しました。そのうち 2 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
social-media-research-skills は代替のプロジェクトと比べてどうですか?: Argusic がインストールして時間を計測した agent-skills のプロジェクト 107 件のうち、social-media-research-skills は実行状態に達するまでの速さが 69 番目で、107 件中 78 件がそもそも実行状態に達しました。
social-media-research-skills の証拠はどこにありますか?: 記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。