AC linkfoxagent
Кросс-граничный e-commerce AI-агент с 41 специализированным инструментом для исследования продуктов Amazon/TikTok/eBay/Walmart, анализа конкурентов, отслеживания ключевых слов, анализа отзывов, обнаружения патентов, анализа трендов, поиска поставщиков на 1688 и генерации изображений с помощью ИИ. Используйте для: (1) выбора продукта и анализа рынка, (2) исследования конкурентов и поиска ASIN, (3) анализа ключевых слов и трафика, (4) анализа отзывов и понимания потребителей, (5) обнаружения патентов/товарных знаков/авторских прав, (6) исследования трендов Google/TikTok, (7) поиска поставщиков на 1688, (8) агрегации данных и генерации отчетов, (9) кросс-платформенного поиска продуктов (Amazon/Walmart/eBay/TikTok), (10) анализа изображений продуктов и группировки по сходству, (11) генерации изображений продуктов с помощью ИИ.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cross-border e-commerce AI Agent with 41 specialized tools for Amazon/…»
Cross-border e-commerce AI Agent with 41 specialized tools for Amazon/TikTok/eBay/Walmart product research, competitor analysis, keyword tracking, review insights, patent detection, trend analysis, 1688 sourcing, and AI image generation. Use when: (1) product selection and market analysis, (2) competitor research and ASIN lookup, (3) keyword and traffic analysis, (4) review mining and consumer insights, (5) patent/trademark/copyright detection, (6) Google/TikTok trend research, (7) 1688 supplier sourcing, (8) data aggregation and report generation, (9) cross-platform product search (Amazon/Walmart/eBay/TikTok), (10) product image analysis and similarity grouping, (11) AI product image generation.
Кросс-граничный e-commerce AI-агент с 41 специализированным инструментом для исследования продуктов Amazon/TikTok/eBay/Walmart, анализа конкурентов…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 17. 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 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3596 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +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
- +3Длина description 705 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (14 из 14)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.