SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC returns-reverse-logistics

Стандартизированная экспертиза для обработки возвратов, приемки и проверки, принятия решений о списании, обработки возврата средств, обнаружения мошенничества и управления гарантийными случаями. Основано на знаниях менеджера по операциям с возвратами с более чем 15-летним опытом. Включает поэтапный фреймворк, экономику утилизации, распознавание мошеннических схем и процессы возмещения от поставщиков. Используйте при работе с возвратами продукции, обратной логистикой, решениями о возврате средств, обнаружением мошенничества при возвратах и гарантийными случаями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«返品承認、受取・検品、処分決定、返金処理、不正検出、保証クレーム管理のための標準化された専門知識。15年以上の経験を持つ返品オペレーションマ…»

返品承認、受取・検品、処分決定、返金処理、不正検出、保証クレーム管理のための標準化された専門知識。15年以上の経験を持つ返品オペレーションマネージャーの知見に基づく。段階的フレームワーク、処分経済性、不正パターン認識、ベンダー回収プロセスを含む。製品返品、逆物流、返金決定、返品不正検出、保証クレームを扱う場合に使用。

affaan-m/ECC Agent Skills автор: affaan-m MIT 1 файл тело ≈ 2 795 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Стандартизированная экспертиза для обработки возвратов, приемки и проверки, принятия решений о списании, обработки возврата средств, обнаружения мошенничества…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураЛогистика и складтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: returns-reverse-logistics (affaan-m/everything-claude-code)

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "origin"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2795 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 159 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.