SKILLEMALL.ai

AC amazon-sp-api

Обертка для Amazon Seller Central SP-API (Python) — заказы, каталог, инвентарь FBA, отчеты (включая рекомендации по пополнению запасов) и финансовые события. SigV4 + LWA refresh обрабатываются внутри; работает с любым маркетплейсом и регионом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Amazon Seller Central SP-API wrapper (Python) — orders, catalog, FBA i…»

Amazon Seller Central SP-API wrapper (Python) — orders, catalog, FBA inventory, reports (incl. restock recommendations), and financial events. SigV4 + LWA refresh handled internally; works with any marketplace and region.

ClawHub Agent Skills автор: Berk v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 166 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

Обертка для Amazon Seller Central SP-API (Python) — заказы, каталог, инвентарь FBA, отчеты (включая рекомендации по пополнению запасов) и финансовые события.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 11, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2166 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 221 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Amazon Seller Central API helper that uses the expected credentials and network calls for its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 26 июн. 2026 г.