BD qinghu-ecom-sourcing
Единый вход для выбора и загрузки товаров в электронной коммерции Qinghu AI: на основе возможностей данных Qinghu MCP, охватывает Amazon, TikTok Shop, Shopee, Ozon, Douyin, Xiaohongshu, Bilibili, 1688 для поиска популярных товаров, анализа конкурентов, выбора товаров по ключевым словам, оценки рынка, сбора источников товаров и одноэтапной загрузки. Обязательно активировать, когда пользователь упоминает выбор товаров, поиск популярных товаров, анализ конкурентов, исследование рынка, оценку категорий, поиск ключевых слов, поиск источников товаров, трансграничное размещение товаров, одноэтапную загрузку, или называет данные о товарах и рынке Amazon/Shopee/Ozon/TikTok/Douyin/1688. Ключевые слова: 青虎AI, 选品, 上货, 爆款, 竞品, 蓝海, 类目, 关键词选品, 货源, 铺货, 跨境电商.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«青虎AI 电商选品上货总入口：基于青虎 MCP 数据能力，覆盖 Amazon、TikTok Shop、Shopee、Ozon、抖音、小红书、…»
青虎AI 电商选品上货总入口：基于青虎 MCP 数据能力，覆盖 Amazon、TikTok Shop、Shopee、Ozon、抖音、小红书、B 站、1688 的爆款挖掘、竞品分析、关键词选品、市场评估、货源采集与一键上架。当用户提到选品、找爆款、竞品分析、市场调研、类目评估、关键词挖掘、找货源、跨境铺货、一键上架，或点名亚马逊/Shopee/Ozon/TikTok/抖音/1688 的商品与市场数据时必须触发。关键词：青虎AI、选品、上货、爆款、竞品、蓝海、类目、关键词选品、货源、铺货、跨境电商。
Единый вход для выбора и загрузки товаров в электронной коммерции Qinghu AI: на основе возможностей данных Qinghu MCP, охватывает Amazon, TikTok Shop, Shopee…
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 34
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1638 токенов
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 250 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.