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cccskills
無料GitHub で公開日本語紹介

work-with-creators-creator-vetting

候補に挙がったクリエイターの公開プロフィールや投稿を調べ、視聴数、反応、ブランドとの相性、安全性などの数値と根拠を添えて評価します。

原文原文の説明を見る

Vets creators you have already named from their public pages. Covers the median views of their last 12 to 20 posts (sponsored and organic apart), a read of their comments, how often they post, audience fit with how sure it is, about 12 months of brand-safety checks, rival partnerships and rules for regulated categories. Gives a verdict with dated numbers for each one. Use alone when you already have the creator handles and the brand's goal; otherwise run work-with-creators.

gooseworks-ai/goose-skillsスター 1,272(GitHub 1,272 + cccskills 0)

実行スコア 未検証

インストール方法を見る

こんなときに便利

  • 候補クリエイターを数値で比較したいとき
  • 投稿への反応や視聴者層を確認したいとき
  • 競合提携や安全性の懸念を調べたいとき

日本語での紹介

できること

すでに候補として名前が挙がっているクリエイターについて、公開プロフィールと直近12〜20件の投稿を調べ、視聴数の中央値や投稿頻度、反応などを記録します。スポンサー投稿と通常投稿は分けて扱い、コメントから読み取れる視聴者の特徴や購入への関心を根拠とともに整理します。ブランドの目的との相性には確信度を付け、過去約12か月の公開情報からブランド安全性の懸念や競合との提携も確認します。候補ごとに調査日、数値、投稿リンクを添えて判定し、基準を満たさない場合は理由とともに近似候補として残します。

こんなときに便利

候補者とブランドの目的がすでに決まり、公開情報をもとに候補を比較したいときに向いています。コメントや投稿実績を確認し、視聴者層との相性や規制対象カテゴリーに関する懸念を、判断材料と一緒に整理できます。候補の選定から始める場合は、work-with-creators を使います。

使い方の例

  • 「この候補者の公開投稿を調べて、数値付きで評価して」
  • 「候補者ごとに視聴者との相性と確信度を整理して」
  • 「競合との提携やブランド安全性の懸念を確認して」

注意点

調査結果は公開ページで確認できる範囲に基づき、見えない情報は推測せず、追加調査が必要な項目として記します。真偽が未確認の信頼性に関する所見は「シグナル」として扱います。画像や名前から年齢、性別、民族性、肌の色、健康状態を推測しません。候補者名の承認前に業務上の連絡先は調べません。

この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。

含まれるファイル(2)

  • SKILL.md3.1 KB
  • skill.meta.json278 B

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

creator-vetting

Reads: finalists; the persona and goal; signed-off claims and never-says (to spot conflicting past claims); competitor list; ../work-with-creators/references/vetting.md; ../work-with-creators/references/data-sources.md.

Does, per finalist — at the depth set in discovery (full, light, UGC rubric, B2B branch; see section 0 of the reference). Free first: everything below is done from the public profile and post pages in the host browser (reference §15 says what each platform shows logged-out), labelled "public-page read <date>". What a page hides (views on some platforms, comments behind a login, audience countries, transcripts) is listed for the paid top-up, never guessed.

  1. Read the profile and the last 12–20 posts on the main platform; drop pinned, giveaway and too-fresh posts; split sponsored and organic.
  2. Compute median views, view rate, engagement on the right basis for the platform, sponsored ÷ organic, mean ÷ median, cadence.
  3. Read the visible comments on 2–3 posts in the free pass (50–100 across ~5 posts in a top-up); record the share of generic/bot-like comments, self-descriptions, purchase questions, language and place signals.
  4. Audience fit: evidence and a confidence level (high / medium / low), from what people say about themselves — quoted and counted. Audience countries only for reach/install roles, top five at most. UGC-for-ads: skip audience; judge hooks (transcripts), product handling, past brand-ad work, portfolio, turnaround, honesty risk; mark delivery "not watched" and record 2–3 video links for the human.
  5. Brand safety: one web name search per shortlisted pick is part of the free pass — always run it ("<name> scam / apology / drama / controversy"); then ~12 months of captions and a few transcripts; a name search with "scam / apology / drama / controversy" (if no search ran, the verdict says "captions and comments only"); past claims the brand could never make.
  6. Conflicts: competitor partnership ads, competitor tags in the last 3–6 months.
  7. Regulated and minors checks per the reference; any fail → out.
  8. Write the verdict line (the shape at the end of the reference). Fails become near-misses with the number that failed.

Writes: a verdict per finalist with all numbers, vetted_on date and post links; near-misses with reasons.

Rules: no number, no verdict. Label all authenticity findings "signals, not verified". Never infer ethnicity, age, gender, skin tone or health from images or names. No business-contact lookups here — they wait until the human approves the names.

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