SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC seo-ecommerce

Анализ SEO для электронной коммерции: видимость в Google Shopping, аналитика маркетплейсов Amazon, проверка схемы продуктов, анализ цен конкурентов и пробелы в ключевых словах маркетплейсов. Объединяет SEO продуктов на странице с данными маркетплейсов из DataForSEO Merchant API. Используйте, когда пользователь говорит "ecommerce SEO", "product SEO", "Google Shopping", "marketplace SEO", "product schema", "Amazon SEO", "product listings", "shopping ads" или "merchant SEO".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«E-commerce SEO analysis: Google Shopping visibility, Amazon marketplac…»

E-commerce SEO analysis: Google Shopping visibility, Amazon marketplace intelligence, product schema validation, competitor pricing analysis, and marketplace keyword gaps. Combines on-page product SEO with marketplace data from DataForSEO Merchant API. Use when user says "ecommerce SEO", "product SEO", "Google Shopping", "marketplace SEO", "product schema", "Amazon SEO", "product listings", "shopping ads", or "merchant SEO".

ClawHub Claude Code автор: asale ai v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 3 480 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Анализ SEO для электронной коммерции: видимость в Google Shopping, аналитика маркетплейсов Amazon, проверка схемы продуктов, анализ цен конкурентов и пробелы…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторМаркетингТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
99/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
97
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 4. 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 59/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 59
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3480 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 428 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 38 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 97.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed e-commerce SEO helper that fetches product pages and optionally uses paid marketplace data, with no hidden persistence or destructive behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 авг. 2026 г.