Was macht creator-data-audit?
Batch-Überprüfung der Identität von Creatorn, Plattformdaten und aktueller Werkleistung, generiert datumsgesicherte Nachweise und unterstützt die Rückleseprüfung als Codex Skill
Funktionsweise
Dieser Skill durchläuft eine mehrstufige Audit-Pipeline:
- Identitätsprüfung – Abruf grundlegender Profildaten (Benutzername, Biografie, Verifizierungsstatus) über die jeweilige Plattform-API.
- Metrik-Erfassung – Sammeln von quantitativen Daten wie Followerzahl, Engagement-Rate (Likes/Kommentare pro Post) und Wachstumstrends.
- Inhaltsanalyse – Analyse der letzten 10-20 Werke auf Qualität, Konsistenz und Keyword-Relevanz.
- Berichterstellung – Generierung eines strukturierten Audit-Berichts im Markdown- oder JSON-Format mit Datumsstempel.
Verwendung
codex run bigjun1-art/creator-data-audit --input "@beispielnutzer, TikTok"
Parameter
| Parameter | Beschreibung | Erforderlich |
|---|---|---|
creator | Benutzername oder ID des Creators | Ja |
platform | Zielplattform (z. B. TikTok, Instagram, YouTube) | Ja |
output | Ausgabeformat (markdown, json) | Nein (Standard: markdown) |
Ausgabe
Der Audit-Bericht enthält:
- Zusammenfassung – Kurzfassung der Ergebnisse (z. B. „Creator ist verifiziert, Engagement-Rate überdurchschnittlich“).
- Detaildaten – Rohdaten aus den API-Abfragen.
- Datumsnachweis – Zeitstempel für jede Datenabfrage.
- Rückleseprüfung-Code – Ein eindeutiger Hash, der den Bericht gegen Manipulation sichert.
Voraussetzungen
- Codex – Die Ausführungsumgebung muss Codex (oder einen kompatiblen Agenten) unterstützen.
- API-Keys – Gültige API-Schlüssel für die jeweiligen Social-Plattformen (siehe
.env).
Beispiel
{
"creator": "@beispielnutzer",
"platform": "TikTok",
"audit_date": "2025-04-08T10:30:00Z",
"status": "approved",
"details": {
"followers": 12500,
"engagement_rate": 4.7,
"verification_status": true,
"recent_works": [
{
"title": "Neues Tutorial",
"views": 34500,
"likes": 2100,
"comments": 340
}
]
},
"readback_verification_hash": "a1b2c3d4e5f6..."
}
Lizenz
MIT