SKILLEMALL.ai

BF 1688-product-selection

Навык помощи в подборе товаров на 1688. Активируется, когда пользователь хочет подобрать товары на платформе 1688, выбрать популярные товары, оценить поставщиков, проанализировать продажи товаров, узнать о популярных товарах или просмотреть категории. Этот навык помогает ИИ правильно понять намерение пользователя по подбору товаров, выбрать подходящие инструменты MCP, дополнить ключевые параметры и наглядно представить результаты подбора (изображения + таблицы + карточки). После активации этого навыка все вызовы инструментов, связанных с подбором товаров на 1688, по умолчанию используют коннектор "店雷达 (dld MCP)". Инструменты включают: mcp__dld MCP__product_search_list, mcp__dld MCP__product_billboard_list, mcp__dld MCP__product_info, mcp__dld MCP__get_category_info, mcp__dld MCP__get_user_info.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«1688选品库MCP服务引导技能。当用户需要通过1688平台进行商品选品、爆品筛选、供应商评估、商品销量分析、热销榜单查询、类目浏览时触发此…»

1688选品库MCP服务引导技能。当用户需要通过1688平台进行商品选品、爆品筛选、供应商评估、商品销量分析、热销榜单查询、类目浏览时触发此技能。本技能引导AI正确理解用户选品意图、选择合适的MCP工具、补全关键参数、并以视觉化方式(图片+表格+卡片)展示选品结果。触发本技能后,所有1688选品相关工具调用默认使用店雷达(dld MCP)连接器,工具包括 mcp__dld MCP__product_search_list、mcp__dld MCP__product_billboard_list、mcp__dld MCP__product_info、mcp__dld MCP__get_category_info、mcp__dld MCP__get_user_info。

ClawHub Agent Skills автор: b18797245781-commits v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 927 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык помощи в подборе товаров на 1688.

Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 图片URL

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 图片URL
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 图片URL
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 图片URL
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): 图片URL
  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (1688-product-selection) не совпадает с папкой (dld-skills)
  • 100Шаги. Шагов: 76
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1927 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 337 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 76 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed guide for using a specific 1688 product-selection MCP connector, with the main caution that it can spend connector points when used.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 авг. 2026 г.