코드, 목표, 제약을 살펴 새 AI 프로젝트나 기존 프로젝트를 진단합니다. 사용 가능한 등록 목록에서 확인한 스킬을 제안하고, 의존 관계와 완료 기준, 점검 방법을 포함한 작업 목록과 구현 계획을 정리합니다.
- 새 AI 프로젝트 시작 계획 수립
- 기존 프로젝트의 기술 문제 정리
- 사용 가능한 스킬 선택
Apify Actors를 사용해 지도·여행·소셜 플랫폼의 리뷰, 평점, 브랜드 언급을 수집합니다. 일부 결과는 채팅에서 확인하고 전체 데이터는 CSV 또는 JSON으로 내보내 브랜드 평판을 살펴볼 수 있습니다.
Scrape reviews, ratings, and brand mentions from multiple platforms using Apify Actors.
실행 점수 미검증
설치 방법 보기이 스킬은 지도, 여행, 소셜 플랫폼에서 리뷰와 평점, 브랜드 언급을 모아 평판 확인에 쓸 자료로 정리합니다. 목적에 맞는 Apify Actor를 선택하고 입력 항목을 확인한 뒤 실행하도록 돕습니다. Google Maps, Booking.com, TripAdvisor의 리뷰와 Instagram, YouTube, TikTok 등의 댓글을 수집할 수 있습니다. 일부 결과는 채팅에 표시하고, 전체 결과는 CSV 또는 JSON으로 내보낼 수 있습니다.
매장이나 호텔에 대한 평가를 확인하거나 소셜 미디어에서 브랜드가 어떻게 언급되는지 조사할 때 사용할 수 있습니다. 수집 후에는 결과 수, 사용할 수 있는 필드, 저장 위치를 정리하고 감정 분석이나 필터링 같은 후속 작업을 제안합니다.
.env에 APIFY_TOKEN을 설정해야 하며 Node.js 20.6 이상과 mcpc CLI가 필요합니다. 실행 전에 출력 형식과 수집 건수를 정하고, 선택한 Actor의 입력 조건이 대상 플랫폼에 맞는지 확인해야 합니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.
점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 24일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Scrape reviews, ratings, and brand mentions from multiple platforms using Apify Actors.
Verify prerequisites before any paid run.
.env file with APIFY_TOKEN--env-file support).env untracked and private; configure the token locally without pasting it into chat or command arguments.Copy this checklist and track progress:
Task Progress:
- [ ] Step 1: Determine data source (select Actor)
- [ ] Step 2: Fetch Actor schema via an approved connector or Console
- [ ] Step 3: Ask user preferences (format, filename)
- [ ] Step 4: Run the monitoring script
- [ ] Step 5: Summarize results
Select the appropriate Actor based on user needs:
| User Need | Actor ID | Best For |
|---|---|---|
| Google Maps reviews | compass/crawler-google-places | Business reviews, ratings |
| Google Maps review export | compass/Google-Maps-Reviews-Scraper | Dedicated review scraping |
| Booking.com hotels | voyager/booking-scraper | Hotel data, scores |
| Booking.com reviews | voyager/booking-reviews-scraper | Detailed hotel reviews |
| TripAdvisor reviews | maxcopell/tripadvisor-reviews | Attraction/restaurant reviews |
| Facebook reviews | apify/facebook-reviews-scraper | Page reviews |
| Facebook comments | apify/facebook-comments-scraper | Post comment monitoring |
| Facebook page metrics | apify/facebook-pages-scraper | Page ratings overview |
| Facebook reactions | apify/facebook-likes-scraper | Reaction type analysis |
| Instagram comments | apify/instagram-comment-scraper | Comment sentiment |
| Instagram hashtags | apify/instagram-hashtag-scraper | Brand hashtag monitoring |
| Instagram search | apify/instagram-search-scraper | Brand mention discovery |
| Instagram tagged posts | apify/instagram-tagged-scraper | Brand tag tracking |
| Instagram export | apify/export-instagram-comments-posts | Bulk comment export |
| Instagram comprehensive | apify/instagram-scraper | Full Instagram monitoring |
| Instagram API | apify/instagram-api-scraper | API-based monitoring |
| YouTube comments | streamers/youtube-comments-scraper | Video comment sentiment |
| TikTok comments | clockworks/tiktok-comments-scraper | TikTok sentiment |
Inspect the current Actor details and input schema using the authenticated Apify connector available in the session, or its Console page. Discover actual tool names and parameters before calling them. Do not parse .env with shell substitution or pass a token as a CLI header argument. Treat the Actor table as discovery candidates, not verified availability or schemas.
This returns:
Before running, ask:
Quick answer (display in chat, no file):
node --env-file=.env "<resolved-skill-directory>/reference/scripts/run_actor.js" \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT'
CSV:
node --env-file=.env "<resolved-skill-directory>/reference/scripts/run_actor.js" \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT' \
--output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.csv \
--format csv
JSON:
node --env-file=.env "<resolved-skill-directory>/reference/scripts/run_actor.js" \
--actor "ACTOR_ID" \
--input 'JSON_INPUT' \
--output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.json \
--format json
After completion, report:
APIFY_TOKEN not found - Ask user to create .env with APIFY_TOKEN=your_token
Connector unavailable - Inspect the schema through the Console; do not claim an unavailable tool was called.
Actor not found - Check Actor ID spelling
Run FAILED - Ask user to check Apify console link in error output
Timeout - The local timeout does not abort the remote run. Inspect the printed run ID in Console before retrying to avoid duplicate charges.
Before launch, confirm the selected Actor, authorized public-data scope, current input schema, result limits and pricing with the user’s request. Respect source terms and access controls; do not collect private group data or unnecessary personal contact information. Start with a small Actor-supported input limit. --max-items limits downloaded output only (default 1000); it does not cap Actor work or billing. The helper sends a skill-identifying User-Agent to Apify. Resolve the installed skill directory in the command placeholders. Output files must be new paths; exports preserve long values and heterogeneous fields. Quick answers fetch at most five records; minimize or redact personal fields before sharing.
Deduplicate reviews by platform and stable ID, record rating scale and retrieval time, and distinguish source rating from inferred sentiment. Counts from different platforms are not comparable without coverage and scale definitions. Preserve negative, neutral and uncertain cases; validate language/sarcasm on a small human-reviewed sample before labeling a trend. A single scrape is a snapshot, not continuous monitoring; scheduling and notifications require an actual configured service and authorized destination. Do not post replies, contact reviewers or remove content as part of data collection.
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코드, 목표, 제약을 살펴 새 AI 프로젝트나 기존 프로젝트를 진단합니다. 사용 가능한 등록 목록에서 확인한 스킬을 제안하고, 의존 관계와 완료 기준, 점검 방법을 포함한 작업 목록과 구현 계획을 정리합니다.
코드와 인프라의 보안 위험을 점검하고 잠재적 위협을 정리해 방어 개선을 계획합니다. OWASP 검사, 공격·방어 관점의 검증, 사고 대응을 다루며, 명시적으로 허가된 범위에서 환경별 검증이 필요합니다.
반복 작업을 입력, 결과물, 예시, 제한 사항이 명확한 Andru.ia 스킬로 정리합니다. `SKILL.md` 작성, 폴더 구조와 검증 항목 확인, 변경 내용을 검토할 풀 리퀘스트 준비를 지원합니다.
프로젝트의 업종이 정해진 뒤 업계 배경, 적용 가능성이 있는 규정, 사용자에게 익숙한 화면 패턴, 기술 선택과 위험을 조사합니다. 확인된 사실과 가설, 전문가 검토가 필요한 사항을 구분해 자료로 정리합니다.
2slides API로 텍스트, 개요, 문서에서 프레젠테이션 초안을 만듭니다. 참고 이미지 스타일을 적용하고 테마를 고르며 AI 음성 내레이션을 추가한 뒤 슬라이드 이미지와 음성을 내보낼 수 있습니다.
360도 평가나 동료 피드백 절차를 정리하고, 확인된 요구 사항을 바탕으로 빈 응답 대장을 만듭니다. CSV, SQL, JSON Schema, Notion 속성 매핑을 같은 필드 정의로 구성하며 공개 범위와 점수 설정을 분리합니다.