SKILLEMALL.ai

AC returns-reverse-logistics

Кодифицированный опыт для авторизации возвратов, приемки и инспекции, принятия решений о дальнейшей судьбе товара, обработки возвратов, обнаружения мошенничества и управления гарантийными случаями. Основан на опыте менеджеров по работе с возвратами с более чем 15-летним стажем. Включает фреймворки оценки, экономику утилизации, распознавание мошеннических схем и процессы возмещения от поставщиков. Используйте при обработке возвратов продукции, обратной логистике, принятии решений о возврате средств, обнаружении мошенничества с возвратами или гарантийных случаях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Codified expertise for returns authorisation, receipt and inspection,…»

Codified expertise for returns authorisation, receipt and inspection, disposition decisions, refund processing, fraud detection, and warranty claims management. Informed by returns operations managers with 15+ years experience. Includes grading frameworks, disposition economics, fraud pattern recognition, and vendor recovery processes. Use when handling product returns, reverse logistics, refund decisions, return fraud detection, or warranty claims.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 12 файлов тело ≈ 5 584 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 28 ч назад

Кодифицированный опыт для авторизации возвратов, приемки и инспекции, принятия решений о дальнейшей судьбе товара, обработки возвратов, обнаружения…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторЛогистика и складТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5584 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 34, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5584 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 56
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 453 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.