SKILLEMALL.ai

BD 1688-product-find

Возможность поиска и подбора товаров на 1688. Поиск товаров, поиск аналогичных товаров, поиск похожих товаров по тексту, изображению или ссылке, поддержка пакетного сравнения цен, подбор популярных товаров, поиск товаров для трансграничной торговли, подбор товаров по сценариям и многокритериальный отбор (цена/объем продаж/материал/исключение атрибутов и т. д.). Триггерные слова: найти товар, найти такой же, искать товар, помоги найти, хочу XX, поиск товара по картинке, поиск товара по ссылке, поиск по картинке, подбор товара, оптом, найти поставщика, популярные, сравнить цены, самые дешевые, сортировать по продажам, экспорт, трансграничный, найти поставщика.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«1688智能选品找货能力。通过文字、图片或链接搜商品、找同款、找相似款,支持批量采购比价、热销选品、跨境找货、场景化选品及多条件筛选(价格/…»

1688智能选品找货能力。通过文字、图片或链接搜商品、找同款、找相似款,支持批量采购比价、热销选品、跨境找货、场景化选品及多条件筛选(价格/销量/材质/属性排除等)。 触发词:找商品、找同款、搜商品、帮我找、想要XX、图片找货、链接找货、以图搜图、选品、批发、找货源、热销、比价、最便宜、按销量排序、出口、跨境、找供应商。

ClawHub Agent Skills автор: 1688AiInfra v1.7.0 MIT-0 46 файлов тело ≈ 1 886 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Возможность поиска и подбора товаров на 1688.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

  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: 45. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 47
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1886 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -316 из 17 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 161 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a real 1688 product-search skill, but it handles access keys and local credentials in ways users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.