SKILLEMALL.ai

AC cross-border-ecommerce-compliance

Быстрая проверка соответствия продукции для трансграничной электронной коммерции (8 категорий × 8 рынков). Пользователь вводит категорию продукта и страну/рынок назначения, автоматически запрашивает и выводит полный набор требований соответствия для данной категории на этом рынке: сертификация продукта, требования к маркировке, требования к упаковке, стандарты тестирования, ограниченные вещества/запрещенные ингредиенты, список импортных документов, дополнительные требования платформы (например, соответствие требованиям Amazon), особые примечания. Охватывает 8 основных категорий: электронные продукты/игрушки/косметика/пищевые продукты/текстиль/медицинские изделия/товары для дома/детские товары × 8 основных рынков: США/ЕС/Великобритания/Япония/Австралия/Канада/Южная Корея/Ближний Восток (GCC). Выводит интерактивный HTML-отчет о соответствии с визуализацией. Сценарии запуска: экспортное соответствие, проверка сертификации, соответствие требованиям Amazon, экспортные процедуры для продуктов, «какая сертификация нужна для экспорта», «какие процедуры нужны для экспорта в XX», «соответствие продукта XX при экспорте в XX», «соответствие трансграничной электронной коммерции», «сертификация страны назначения», «сертификация FCC CE UKCA PSE KC RCM» и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«跨境电商产品合规速查(8品类×8市场)。用户输入产品类别和目的地国家/市场, 自动查询并输出该品类在该市场的全套合规要求:产品认证、标签规范…»

跨境电商产品合规速查(8品类×8市场)。用户输入产品类别和目的地国家/市场, 自动查询并输出该品类在该市场的全套合规要求:产品认证、标签规范、包装要求、 测试标准、限制物质/禁用成分、进口文件清单、平台额外要求(如亚马逊合规)、 特殊注意事项。覆盖电子产品/玩具/化妆品/食品/纺织品/医疗器械/家居用品/ 儿童用品 8 大品类 × 美国/欧盟/英国/日本/澳大利亚/加拿大/韩国/中东GCC 8 大市场。输出交互式 HTML 可视化合规报告。 触发场景:出口合规、认证查询、亚马逊合规、产品出口手续、 "出口需要什么认证"、"出口到 XX 要什么手续"、"XX 产品出口 XX 合规"、 "跨境电商合规"、"目的国认证"、"FCC CE UKCA PSE KC RCM 认证"等。

ClawHub Agent Skills автор: bettermen v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 865 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

Быстрая проверка соответствия продукции для трансграничной электронной коммерции (8 категорий × 8 рынков).

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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 "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 60
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 865 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 341 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a static cross-border compliance lookup skill that reads bundled reference files and formats a report, with no evidence of hidden access or unsafe behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 21 июн. 2026 г.