SKILLEMALL.ai

AB commerce-and-trade-competitiveness-data-hub

Центр данных о конкурентоспособности в торговле и коммерции: Запрашивайте данные Всемирного банка TCdata360 о торговле и конкурентоспособности по названию страны или региона. Используйте, когда агенту нужны данные о конкурентоспособности в торговле и коммерции, анализ экспортных рынков, бенчмаркинг конкурентоспособности в торговле, мониторинг тарифов и логистики, исследования трансграничной политики, запрос торговых данных по стране или региону через удаленные вызовы инструментов, размещенные в AgentPMT. Термины для обнаружения: центр данных о конкурентоспособности в торговле и коммерции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Commerce and Trade Competitiveness Data Hub: Query World Bank TCdata36…»

Commerce and Trade Competitiveness Data Hub: Query World Bank TCdata360 trade and competitiveness data by country or region name. Use when an agent needs commerce and trade competitiveness data hub, trade competitiveness data, export market analysis, trade competitiveness benchmarking, tariff and logistics monitoring, cross border policy research, query trade data, country or region through AgentPMT-hosted remote tool calls. Discovery terms: commerce and trade competitiveness data hub.

ClawHub Agent Skills автор: AgentPMT v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 4 080 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Центр данных о конкурентоспособности в торговле и коммерции: Запрашивайте данные Всемирного банка TCdata360 о торговле и конкурентоспособности по названию…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4080 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 82
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 490 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 82 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed AgentPMT wrapper for querying trade and competitiveness data, with no evidence of hidden local access, persistence, or unsafe behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.