SKILLEMALL.ai

AC 1688-distribution-shop-bind-newton

Навык привязки магазина для покупателей дистрибуции клиента Newton. Используется, когда пользователь упоминает "привязать магазин", "привязка магазина", "авторизация магазина", "добавить магазин", "связать магазин", "подключить магазин". Через диалог направляет пользователя для завершения всего процесса привязки магазина во встроенном браузере Newton Electron, включая выбор платформы, авторизацию входа и привязку магазина.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«牛顿客户端分销买家绑店 Skill。当用户提到"绑定店铺"、"绑店"、"店铺授权"、"添加店铺"、"关联店铺"、"连接店铺"时使用。 通过对…»

牛顿客户端分销买家绑店 Skill。当用户提到"绑定店铺"、"绑店"、"店铺授权"、"添加店铺"、"关联店铺"、"连接店铺"时使用。 通过对话引导用户在牛顿 Electron 内嵌浏览器中完成绑店全流程,包括平台选择、授权登录、店铺绑定。

ClawHub Agent Skills автор: 1688AiInfra v0.1.0 MIT-0 20 файлов тело ≈ 774 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык привязки магазина для покупателей дистрибуции клиента Newton.

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

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
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
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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: 20. 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")

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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 774 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 119: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed 1688 shop-binding helper that uses expected API credentials and browser authorization flows, with some privacy and URL-handling cautions but no artifact-backed malicious behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 июн. 2026 г.