SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC taobao-mcp-benchmark

Фреймворк для тестирования настольной версии Taobao MCP. Используется для систематического тестирования всех функций инструмента MCP и создания профессиональных отчетов о технических оценках. Используйте, когда требуется оценить, протестировать, принять или проверить итерации инструмента Taobao MCP.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«淘宝桌面版MCP工具评测框架。用于系统化测试MCP工具的各项功能，生成专业的技术评测报告。Use when 需要对淘宝MCP工具进行评测、测…»

淘宝桌面版MCP工具评测框架。用于系统化测试MCP工具的各项功能，生成专业的技术评测报告。Use when 需要对淘宝MCP工具进行评测、测试、验收、迭代验证。

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 9 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 954 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Фреймворк для тестирования настольной версии Taobao MCP.

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

ПроцедураWordИИ и агентыТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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: 9. 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 51/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 145
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2954 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 80: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 49 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 145 пунктов
    • +4Есть примеры (17 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.