SKILLEMALL.ai

AC ecommerce-manager-claw

Управляет бэкэндами интернет-магазинов в реальном времени через их API. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает свой интернет-магазин или платформу электронной коммерции — даже вскользь. Триггеры включают: проверку наличия на складе, обновление инвентаря, просмотр или выполнение заказов, добавление или редактирование товаров, поиск информации о клиентах или любой запрос вроде «управлять моим магазином», «проверить мой магазин», «обновить мои объявления», «посмотреть мои заказы» или аналогичные фразы. Поддерживает Shopify, WooCommerce, BigCommerce, Wix, PrestaShop, Adobe Commerce (Magento), Amazon (SP-API), Etsy и Shopware. Всегда используйте этот навык, когда пользователь хочет взаимодействовать с любым бэкэндом электронной коммерции или получать из него данные.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage ecommerce store backends in real time via their APIs. Use this…»

Manage ecommerce store backends in real time via their APIs. Use this skill whenever the user mentions their online store, shop, or ecommerce platform — even casually. Triggers include: checking stock, updating inventory, viewing or fulfilling orders, adding or editing products, looking up customer info, or any request to "manage my store", "check my shop", "update my listings", "see my orders", or similar phrasing. Supports Shopify, WooCommerce, BigCommerce, Wix, PrestaShop, Adobe Commerce (Magento), Amazon (SP-API), Etsy, and Shopware. Always use this skill when the user wants to interact with or retrieve data from any ecommerce backend.

ClawHub Agent Skills автор: Abhishek Jaiswal v1.0.1 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 071 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Управляет бэкэндами интернет-магазинов в реальном времени через их API.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияShopifyWordPressРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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

    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: 12. 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 58/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1071 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 647 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is for ecommerce administration, but it asks users to share powerful store credentials and can change live store data with weak scoping and safety guidance.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.