influencer-discovery
Descubre y evalúa influencers en distintas plataformas
Encontrar creadores relevantes en distintas plataformas lleva tiempo y a menudo genera pruebas inconsistentes. Esta skill estructura el descubrimiento, la evaluación, los perfiles y las listas de candidatos por niveles para planificar campañas.
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Review the Skillstore skill "influencer-discovery" from https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-influencer-discovery.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/aaron-he-zhu-influencer-discovery/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Tu Agente debe seguir mostrando su plan y solicitar cualquier confirmación exigida por la política de seguridad.
Recursos legibles por agentes
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Pruébalo
Usando "influencer-discovery". Encuentra 15 microinfluencers de moda sostenible para el lanzamiento de una marca de ropa ecológica.
Resultado esperado:
- Criterios de búsqueda que abarcan el nicho, las plataformas, el intervalo de seguidores, la interacción, la ubicación y las exclusiones.
- Un grupo de candidatos evaluados con pruebas, señales de alerta y motivos de descarte.
- Una lista de candidatos en tres niveles con perfiles de los creadores, señales preliminares de afinidad y próximos pasos recomendados.
Usando "influencer-discovery". Investiga cinco creadores concretos de YouTube para una campaña de software de productividad.
Resultado esperado:
- Perfiles con suscriptores mostrados, interacción reciente con los vídeos, temáticas de contenido y saturación de patrocinios.
- Observaciones sobre la audiencia y la afinidad con la marca, etiquetadas según la calidad de las pruebas.
- Vías públicas de contacto comercial y campos no confirmados claramente identificados.
Usando "influencer-discovery". Encuentra creadores de fitness que hayan colaborado con la competencia e identifica alternativas menos saturadas.
Resultado esperado:
Una comparación de colaboraciones visibles con competidores, riesgos de saturación, opciones de creadores afines y una lista priorizada para una valoración más profunda.
Auditoría de seguridad
Riesgo medioMost static alerts are false positives caused by Markdown code fences, inline code, and relative documentation links. Two findings remain because line 59 executes an unreviewed connector and requires an API key. The workflow also needs safeguards for untrusted public web content and stored creator contact data.
Preocupaciones de seguridad confirmadas (2)
Elementos de revisión de capacidades (2)
Estas son capacidades locales reales que pueden esperarse para esta habilidad, por lo que requieren revisión, pero no se cuentan como comportamiento malicioso confirmado.
Factores de riesgo
🔑 Variables de entorno (3)
📁 Acceso al sistema de archivos (29)
⚙️ Comandos externos (15)
🌐 Acceso a red (3)
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https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-influencer-discovery/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportInsignia Markdown
[](https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-influencer-discovery?utm_source=security_passport_badge)Insignia HTML
<a href="https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-influencer-discovery?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/aaron-he-zhu-influencer-discovery/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Tarjeta para insertar
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/aaron-he-zhu-influencer-discovery.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Citas académicas (APA · BibTeX · CFF)
Cita APA
aaron-he-zhu. (2026). influencer-discovery security audit report (audit version 7) [Author version 17.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-influencer-discovery/audits/7Cita BibTeX
@techreport{aaron-he-zhu-aaron-he-zhu-influencer-discovery-2026,
author = {aaron-he-zhu},
title = {influencer-discovery security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-influencer-discovery/audits/7},
note = {Author version 17.0.0}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "influencer-discovery security audit report (audit version 7)"
version: "17.0.0"
type: report
authors:
- name: "aaron-he-zhu"
date-released: "2026-07-12"
url: "https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-influencer-discovery/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:aaron-he-zhu-influencer-discovery:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Puntuación de Skillstore
Por qué esta puntuación Confianza de la evidencia: MedioLo que puedes crear
Lanzar un nuevo programa de creadores
Crea un grupo inicial de creadores a partir de los objetivos de la campaña, los criterios de audiencia, los requisitos de las plataformas y las exclusiones por seguridad de marca.
Expandirse a un nuevo nicho
Investiga creadores de una categoría desconocida y compara las señales visibles de audiencia, contenido, colaboraciones y autenticidad.
Actualizar la lista de candidatos de una agencia
Evalúa candidatos de reemplazo, documenta las pruebas y prepara una lista por niveles para que el cliente la revise y realice una valoración más profunda.
Prueba estos prompts
Encuentra [count] influencers de [niche] para [brand or product]. Usa pruebas públicas y marca todos los campos no verificados como no confirmados.
Encuentra [count] creadores en [platforms] con [follower range], al menos [engagement rate] y audiencias en [location]. Excluye [criteria].
Investiga estos identificadores de creadores: [handles]. Crea perfiles con fuentes, señales de contenido reciente, métricas públicas, historial de colaboraciones, notas sobre seguridad de marca y vías públicas de contacto.
Descubre creadores para [campaign]. Evalúa al menos [pool size], documenta los motivos de rechazo, compara la combinación de plataformas y genera tres niveles de candidatos con notas de confianza y próximos pasos.
Mejores prácticas
- Define los filtros obligatorios y las exclusiones antes de buscar para que todos los candidatos se sometan a una evaluación coherente.
- Cita fuentes públicas, distingue los hechos medidos de las estimaciones y marca la información ausente como no confirmada.
- Revisa el contenido reciente en distintas plataformas antes de emitir juicios sobre seguridad de marca o autenticidad.
Evitar
- No inventes cantidades de seguidores, datos demográficos de la audiencia, datos de contacto ni historiales de colaboraciones.
- No trates las señales preliminares de afinidad como una clasificación ponderada final.
- No recopiles contactos privados, eludas controles de inicio de sesión ni adivines direcciones de correo electrónico.
Preguntas frecuentes
¿Esta skill requiere herramientas de pago para influencers?
¿Qué plataformas puede investigar?
¿Proporciona clasificaciones finales de influencers?
¿Puede verificar los datos demográficos de la audiencia?
¿Cómo gestiona la información de contacto de los creadores?
¿Qué tan actuales son los resultados?
Detalles del desarrollador
Autor
aaron-he-zhuLicencia
Apache-2.0
Versión del autor
v17.0.0
Revisión de Skillstore
r1
Repositorio
https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills/tree/main/influencer/discover/influencer-discoveryRef.
d71c7417a35d5c2624161bd2fe8de8a41a362128
Actualidad del mantenimiento
18/7/2026
Uso
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