SKILLEMALL.ai

BD 1688-shop-daily-report

Ежедневный отчет о работе магазина 1688 — Создает ежедневный отчет о работе магазина за указанную дату. Инструмент отображает основные показатели работы магазина (GMV, запросы, количество заказов), данные о трафике (UV, PV, CTR, показатель отказов), анализ данных пользователей, а также предоставляет уведомления об аномалиях и рекомендации по ведению бизнеса. Дата не включает сегодняшний день, по умолчанию выводится вчерашний отчет. Процесс использования этого навыка уже охвачен рабочим процессом, и при совпадении с триггерным словом рабочий процесс запускается напрямую. Если рабочий процесс не может выполнить задачу (например, чистое получение информации, вызов одной команды, исследовательское использование), загружается этот SKILL.md для обработки. Триггерные слова: ежедневный отчет, отчет о работе, анализ магазина, отчет по магазину, создать отчет, данные о работе.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«1688 店铺经营日报 —— 生成指定日期的店铺经营日报。 工具能力:展示店铺主要经营数据(GMV、询盘、订单量)、流量数据(UV、PV、C…»

1688 店铺经营日报 —— 生成指定日期的店铺经营日报。 工具能力:展示店铺主要经营数据(GMV、询盘、订单量)、流量数据(UV、PV、CTR、跳失率)、用户数据分析,并进行异常提醒和经营建议。日期不包括今天,默认输出昨天的日报。本 Skill 的流程已由 workflow 编排覆盖,命中触发词时直接执行 workflow。如果 workflow 无法完成任务(如纯能力问答、单命令调用、探索性使用),加载本 SKILL.md 进行推理。 触发词:日报、经营报告、店铺分析、店铺日报、生成日报、经营数据。

ClawHub Agent Skills автор: 1688AiInfra v0.43.0 MIT-0 54 файла тело ≈ 6 451 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Ежедневный отчет о работе магазина 1688 — Создает ежедневный отчет о работе магазина за указанную дату.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-eval-dynamic workflow/1688-shop-daily-report.js:84
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода (в кавычках — упоминание, а не команда)
    redirectedCmd = `${prog} -c "import base64;exec(base…ode('${toBase64(utf8Bytes(script))}').decode())"${argsPart} > "${outF}" 2> "${errF}"`
    в кавычках

Просканировано файлов: 54. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6451 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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 (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6451 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 122
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (8 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -245 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -35 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 254 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 122 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real 1688 shop daily-report skill, but it has broader access to shop data and possible AK-bearing bind-list data than the report itself clearly needs.
LLM: suspicious (medium) · 4 сент. 2026 г.