# Навык агента «Скринер лидеров мнений»

> Автоматизируйте скрининг лидеров мнений: очищайте неаккуратные CSV-списки из Модаш, Хипси и т. д., дополняйте недостающие данные, рассчитывайте оценки здоровья и получайте ранжированный шорт-лист. Экономьте часы ручной проверки. Начните бесплатно за считанные секунды.

- Canonical: https://nanoskill.ai/ru/skills/kol-screener-agent-skill
- Markdown: https://nanoskill.ai/ru/skills/kol-screener-agent-skill.md
- Author: jrr996shujin-png
- Published: 2026-10-20T03:30:00.000Z
- Updated: 2026-10-20T09:40:52.644Z
- Language: ru
- Source type: github
- Popularity signal: 7

## Sources

- https://github.com/jrr996shujin-png/kol-ops-suite/tree/main/skill-1-kol-screener

## Install

```shell
npx skills add https://github.com/jrr996shujin-png/kol-ops-suite/tree/main/skill-1-kol-screener
```

## About

Скрининг лидеров мнений — важный этап в маркетинге влияния, который превращает сырые, неаккуратные CSV-экспорты из таких инструментов, как Модаш или Хипси, в проверенный и оценённый шорт-лист. Независимо от того, запускаете ли вы кампанию как бренд-маркетолог или управляете несколькими списками авторов как агентство, этот навык избавит вас от часов ручной очистки, обогащения и оценки данных. Он автоматически превращает хаотичные таблицы в понятный, готовый к действию рейтинг, чтобы вы могли сосредоточиться на налаживании контактов, а не на вводе данных.

Навык «Скринер лидеров мнений» выходит за рамки простого удаления дубликатов. Он обогащает ваш список, собирая публичные метаданные каналов — количество подписчиков, показатели вовлечённости, недавнюю активность и даже контактные email, если они доступны, — а затем применяет многофакторный алгоритм оценки здоровья. При оценке учитываются активность, вовлечённость, стабильность просмотров, подлинность подписчиков и релевантность категории, что даёт надёжную оценку от 0 до 100 для каждого инфлюенсера. Все результаты предоставляются в отформатированной книге Excel с цветными вкладками для быстрого принятия решений.

Идеально подходит для менеджеров кампаний, скаутов талантов и операционных команд агентств: этот навык легко встраивается в ваш существующий рабочий процесс. Загрузите таблицу из любого популярного инструмента для поиска лидеров мнений — и в один шаг получите ранжированный шорт-лист, список отмеченных рисков (например, подозрение на фейковых подписчиков или неактивные каналы) и сохранённую копию исходных данных. После скрининга навык может напрямую передать эстафету следующему этапу, например автоматическому установлению контактов, делая ваш конвейер работы с инфлюенсерами бесшовным от поиска до первого контакта.

## Key features

- **Автоматическая оценка здоровья**: Каждый KOL получает оценку от 0 до 100 на основе активности, вовлечённости, стабильности просмотров и соотношения подписчиков и просмотров, чтобы вы могли мгновенно выявить лучших исполнителей и риски мошенничества.
- **Обогащение полей из публичных данных**: Автоматически заполняет недостающие данные, такие как страна, показатели активности, средние просмотры, уровень вовлечённости и email, сканируя страницы каналов, сокращая ручное исследование.
- **Очистка и стандартизация данных**: Удаляет дубликаты, нормализует количество подписчиков (1.2M → 1,200,000), стандартизирует названия платформ и помечает записи с отсутствующей критической информацией — и всё это при одной загрузке.
- **Форматированный Excel-отчёт со шорт-листом**: Создаёт цветовую кодировку рабочей книги Excel с тремя листами: отсортированный по здоровью оценённый шорт-лист, список отмеченных проблем и исходные необработанные данные для справки.

## Use cases

- **Скрининг списков KOL для медиакампаний**: Маркетинговые команды загружают необработанные экспортные данные инфлюенсеров из Modash, Heepsy или CreatorIQ и получают чистый ранжированный шорт-лист, готовый для работы, сокращая время проверки на часы.
- **Аудит и очистка существующих баз данных инфлюенсеров**: Агентства используют его для периодической проверки своих списков инфлюенсеров, выявляя неактивные аккаунты, фальшивых подписчиков и устаревшую контактную информацию, чтобы поддерживать базу данных в актуальном состоянии.
- **Создание шорт-листов KOL для конкретных категорий**: Менеджеры кампаний указывают категорию бренда (например, красота, технологии), и инструмент оценивает релевантность наряду с вовлечённостью, помогая выявить наиболее подходящих инфлюенсеров для нишевых кампаний.

## Result preview

Посмотрите наглядный отчёт о скрининге 8 лидеров мнений, ранжированных по оценке здоровья, с удалёнными дубликатами, отмеченными пробелами и приоритетными уровнями для установления контактов.

![the demo of kol screener agent skill](https://file.nanoskill.ai/kol-screener-agent-skill-demo-1.png)

![the demo of kol screener agent skill](https://file.nanoskill.ai/kol-screener-agent-skill-demo-2.png)

![the demo of kol screener agent skill](https://file.nanoskill.ai/kol-screener-agent-skill-demo-3.png)

![the demo of kol screener agent skill](https://file.nanoskill.ai/kol-screener-agent-skill-demo-4.png)

## Result walkthrough

### Установить

Добавьте навык «Скринер лидеров мнений» своему ИИ-агенту.

![the step of kol screener agent skill](https://file.nanoskill.ai/kol-screener-agent-skill-step-1.png)

### Загрузите свой список лидеров мнений

Дайте ему неаккуратный CSV со списком инфлюенсеров — навык удалит дубликаты, нормализует форматы и заполнит то, что возможно.

![the step of kol screener agent skill](https://file.nanoskill.ai/kol-screener-agent-skill-step-2.png)

### Получите готовый список для контактов

Получите оценённый и ранжированный шорт-лист с зелёными/жёлтыми/красными уровнями и отмеченными пробелами в данных — пропустите часы ручной проверки.

![the step of kol screener agent skill](https://file.nanoskill.ai/kol-screener-agent-skill-step-3.png)

## Skill definition

# Навык 1: Скринер лидеров мнений

Преобразует сырой, неструктурированный CSV-экспорт из инструментов поиска лидеров мнений в чистый, обогащённый и оцененный шорт-лист, готовый к аутричу.

## Когда использовать
- Пользователь загружает CSV/Excel с именами лидеров мнений или URL-адресами каналов
- Пользователь говорит: «очистите этот список инфлюенсеров» или «проверьте этих лидеров мнений»
- Пользователь хочет отформатировать или стандартизировать базу данных авторов

## Входные данные
Файл CSV или Excel, содержащий комбинацию: названия каналов, URL-адреса, количество подписчиков, адреса электронной почты, категории и т. д. Ожидайте неструктурированные данные — непоследовательные форматы, пропущенные поля, дубликаты.

## Процесс

### Шаг 1: Очистка данных
- Удалить дублирующиеся записи (совпадение по URL или названию канала)
- Стандартизировать форматы URL (обеспечить полные URL, а не частичные никнеймы)
- Нормализовать количество подписчиков/фолловеров (преобразовать «1.2M» → 1200000)
- Пометить строки с критически важными отсутствующими данными (нет URL = невозможно продолжить)
- Определить и стандартизировать обозначения платформ (YT, YouTube, youtube → YouTube)

### Шаг 2: Обогащение полей
Для каждого лидера мнений с действительным URL-адресом канала попытайтесь собрать общедоступные данные:

| Поле | Источник | Приоритет |
|-------|--------|----------|
| Название канала | Из URL/страницы | Обязательный |
| Платформа | Из шаблона URL | Обязательный |
| Количество подписчиков/фолловеров | Публичная страница | Обязательный |
| Страна/регион | Информация о канале или язык контента | Высокий |
| Категория контента | Выводится из названий недавних видео | Высокий |
| Среднее количество просмотров (последние 30 видео) | Публичные данные видео | Высокий |
| Средний уровень вовлечённости | (лайки+комментарии)/просмотры × 100% | Высокий |
| Дата последней загрузки | Самое недавнее видео | Средний |
| Общее количество видео | Публичная страница | Средний |
| Email (если публичный) | Страница «О канале» | Средний |

Если данные не удаётся получить автоматически, пометьте ячейку как `[MANUAL]` и выделите жёлтым цветом, чтобы пользователь заполнил её.

### Шаг 3: Оценка здоровья
Рассчитайте предварительную оценку здоровья (0–100) для каждого лидера мнений:

| Метрика | Вес | Логика оценки |
|--------|--------|---------------|
| Активность | 20% | Последняя загрузка в течение 7 дней = 100, 30 дней = 70, 90 дней = 30, 90+ дней = 0 |
| Уровень вовлечённости | 25% | Бенчмарки платформ: TikTok >5% = 100, YouTube >3% = 100, IG >2% = 100 |
| Стабильность просмотров | 20% | Низкое стандартное отклонение просмотров = высокая оценка (стабильный исполнитель) |
| Соотношение подписчиков и просмотров | 20% | Просмотры/Подписчики > 30% = 100, 10–30% = 60, <10% = 20 (признак накрутки подписчиков) |
| Релевантность контента | 15% | Насколько недавний контент соответствует категории бренда (пользователь должен указать категорию) |

### Шаг 4: Выходные данные
Сгенерируйте отформатированный файл Excel со следующими листами:
- **Лист 1: Оценённый шорт-лист** — все лидеры мнений, отсортированные по убыванию оценки здоровья, с цветовой кодировкой (зелёный >70, жёлтый 40–70, красный <40)
- **Лист 2: Отмеченные проблемы** — лидеры мнений с подозрением на накрутку подписчиков, неактивными каналами или отсутствием критически важных данных
- **Лист 3: Исходные данные** — исходный импорт сохранён для справки

## Место сохранения
Сохранить в: `campaign-workspace/01-screening/screened-shortlist.xlsx`

## Передача
После проверки спросите пользователя:
«Ваш шорт-лист готов: [X] лидеров мнений оценено. Хотите, чтобы я перешёл к аутричу (Навык 2), или сначала просмотрите и отфильтруете?»

## FAQ

### Что такое скрининг лидеров мнений и зачем он мне нужен?

Скрининг лидеров мнений — это процесс проверки ключевых лидеров мнений (инфлюенсеров) путём очистки их данных, заполнения недостающей информации и оценки их эффективности. Это помогает быстро отделить ценных партнёров от неактивных или мошеннических аккаунтов до того, как вы вложитесь в аутрич.

### Как этот навык очищает мой список инфлюенсеров?

Он автоматически удаляет дубликаты, нормализует количество подписчиков, стандартизирует форматы URL и обозначения платформ, а также выделяет строки с критически важными отсутствующими данными. Вам нужно просто загрузить CSV и получить аккуратную таблицу.

### Какие данные можно автоматически обогатить?

Для каждого лидера мнений с действительным публичным URL-адресом канала навык пытается получить: название канала, платформу, количество подписчиков, страну/регион, категорию контента, среднее количество просмотров, уровень вовлечённости, дату последней загрузки, общее количество видео и адрес электронной почты (если он публично доступен). Недоступные поля помечаются для ручного заполнения.

### Как рассчитывается оценка здоровья?

Оценка (0–100) объединяет пять взвешенных метрик: актуальность активности (20%), уровень вовлечённости по сравнению с отраслевыми бенчмарками (25%), стабильность просмотров (20%), соотношение подписчиков и просмотров (20%) и релевантность контента вашей категории бренда (15%). Веса основаны на приоритетах, проверенных в индустрии.

### Этот навык бесплатен?

Да, KOL Screener — это навык с открытым исходным кодом, доступный через команду npx skills add. Платной подписки нет, и вы можете запускать его, используя собственные API-ключи, если требуется обогащение данных.

### Какой результат я получу?

Вы получаете файл Excel с тремя листами: «Оценённый шорт-лист» (все KOL ранжированы по здоровью, с цветовой кодировкой зелёный-жёлтый-красный), «Отмеченные проблемы» (подозрительные аккаунты и неполные записи) и «Исходные данные» (ваш первоначальный импорт сохранён).