SKILLEMALL.ai

AD launchfast-full-research-loop

Полный конвейер исследования продуктов Amazon FBA с использованием LaunchFast MCP. Последовательно выполняет исследование продуктов, проверку на нарушение прав интеллектуальной собственности, поиск поставщиков и исследование ключевых слов PPC, а затем компилирует все в чистый загружаемый HTML-отчет. ИСПОЛЬЗУЙТЕ ЭТОТ НАВЫК ДЛЯ: - «полное исследование по [ключевое слово]» - «исследовать все о [продукт]» - «предоставь полный отчет о возможностях FBA» - «провести полный цикл по [ключевое слово]» Требования: - mcp__launchfast__research_products - mcp__launchfast__ip_check_manage - mcp__launchfast__supplier_research - mcp__launchfast__amazon_keyword_research

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete Amazon FBA product research pipeline using the LaunchFast MCP…»

Complete Amazon FBA product research pipeline using the LaunchFast MCP. Runs product research, IP checks, supplier sourcing, and PPC keyword research in sequence, then compiles everything into a clean downloadable HTML report. USE THIS SKILL FOR: - "full research on [keyword]" - "research everything about [product]" - "give me a complete FBA opportunity report" - "run the full loop on [keyword]" Requirements: - mcp__launchfast__research_products - mcp__launchfast__ip_check_manage - mcp__launchfast__supplier_research - mcp__launchfast__amazon_keyword_research

LeoYeAI/openclaw-master-skills Claude Code автор: LeoYeAI MIT 2 файла тело ≈ 4 350 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 24 ч назад

Полный конвейер исследования продуктов Amazon FBA с использованием LaunchFast MCP.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4350 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 36, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 566 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.