BD amazon-review-analyzer
Введите ASIN, автоматически получите сотни отзывов, AI проведет глубокую маркировку каждого отзыва, сгенерировав отчет с анализом болевых точек/преимуществ/оптимизации листинга. Поддерживает сбор данных через RapidAPI, API, совместимые с OpenAI/DeepSeek, и интерактивный вывод отчетов в формате HTML.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«输入ASIN，自动抓取数百条评论，AI逐条深度打标，生成痛点/卖点/Listing优化洞察报告。支持RapidAPI数据采集、OpenAI/…»
输入ASIN，自动抓取数百条评论，AI逐条深度打标，生成痛点/卖点/Listing优化洞察报告。支持RapidAPI数据采集、OpenAI/DeepSeek兼容API、交互式HTML报告输出。
Введите ASIN, автоматически получите сотни отзывов, AI проведет глубокую маркировку каждого отзыва, сгенерировав отчет с анализом болевых…
Как процесс D 46/100 · 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: 9. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 71
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1697 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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)
- +3Длина description 96: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.