AB taobao-shop-catalog
Просматривает каталог товаров магазина Taobao или Tmall по shopId, возвращая списки товаров с постраничной разбивкой, включая itemId и заголовок. Используйте, когда пользователь просит собрать товары магазина Taobao, получить все товары из магазина, перечислить товары в магазине Taobao/Tmall, получить каталог магазина по userId или shopId, 采集淘宝店铺商品, 抓取淘宝店铺所有商品, 获取天猫店铺商品列表, 淘宝店铺目录, 按店铺ID采集商品. Также применимо для мониторинга запасов магазина, анализа магазинов конкурентов и массового сбора itemId из конкретного магазина.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Browse a Taobao or Tmall shop's product catalog by shopId, returning p…»
Browse a Taobao or Tmall shop's product catalog by shopId, returning paginated product listings with itemId and title. Use when user asks to scrape a Taobao shop, get all products from a store, list items in a Taobao/Tmall shop, fetch shop catalog by userId or shopId, 采集淘宝店铺商品, 抓取淘宝店铺所有商品, 获取天猫店铺商品列表, 淘宝店铺目录, 按店铺ID采集商品. Also applies to shop inventory monitoring, competitor store analysis, and bulk itemId collection from a specific seller.
Просматривает каталог товаров магазина Taobao или Tmall по shopId, возвращая списки товаров с постраничной разбивкой, включая itemId и заголовок.
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, 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: 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 69/100
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1325 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 442 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.