SKILLEMALL.ai

BD APM 상품 관리 API

Набор API для управления товарами в платформе APM. 17 конечных точек для добавления/удаления/изменения товаров, управления ценами/запасами/скидками для администраторов + 16 конечных точек для просмотра/поиска/категоризации/рекомендации/поиска похожих товаров/поиска по изображениям для пользователей, всего 33 конечные точки. Все конечные точки сначала получают access_token через ids_*_login, затем вызываются с заголовком authcode (HH + token). Используется постраничная навигация с курсором last_update_time. Поддерживается поиск по ключевым словам на китайском/корейском языках.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«APM 플랫폼의 상품 관리 API 모음. 관리자용 상품 추가/삭제/수정/가격·재고·할인 관리 17개 + 사용자용 상품 조회/검…»

APM 플랫폼의 상품 관리 API 모음. 관리자용 상품 추가/삭제/수정/가격·재고·할인 관리 17개 + 사용자용 상품 조회/검색/카테고리/추천/유사 상품/이미지 검색 16개, 총 33개 엔드포인트. 모든 엔드포인트는 먼저 ids_*_login으로 access_token 획득 후 authcode 헤더(HH + token)로 호출. last_update_time 커서 페이지네이션 사용. 중국어/한국어 키워드 검색 지원.

ClawHub Agent Skills автор: apmzoom v1.0.0 MIT-0 35 файлов тело ≈ 1 144 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Набор API для управления товарами в платформе APM.

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

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
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
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: 35. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

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
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (APM 상품 관리 API) не совпадает с папкой (apmzoom-gds)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 43
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1144 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 234 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent APM product-management API skill, but it gives agents access to live catalog changes and sensitive tokens without enough safety guidance.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.