AC ecommerce-image-diagnosis
Помощник по диагностике основных и детальных изображений для электронной коммерции. Предоставьте ему основные изображения товара, скриншоты детальных страниц, скриншоты результатов поиска или ссылку на товар, и он автоматически проанализирует потенциал кликабельности основных изображений и коэффициент конверсии детальных страниц, выставит оценку по 10 параметрам, таким как визуальная четкость, передача информации, дифференциация, подтверждение доверия, соответствие платформе, и сгенерирует структурированный HTML-отчет с визуализацией, включающий рейтинг, основные выводы и список приоритетных действий P0/P1/P2. Применим к платформам Taobao, Pinduoduo, Douyin E-commerce, JD и другим. Триггеры: диагностика основных изображений, диагностика детальных страниц, анализ изображений товара, оптимизация основных изображений, анализ детальных страниц, диагностика изображений для электронной коммерции, помоги мне посмотреть основные изображения, проанализируй детальные страницы, хорошие ли основные изображения, кликабельность основных изображений, ecommerce image diagnosis.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«电商主图&详情页诊断助手。给它商品主图、详情页截图、搜索结果截图，或者商品链接，自动分析主图点击率潜力与详情页转化率，从视觉清晰度、信息传达…»
电商主图&详情页诊断助手。给它商品主图、详情页截图、搜索结果截图，或者商品链接，自动分析主图点击率潜力与详情页转化率，从视觉清晰度、信息传达、差异化、信任背书、平台合规等10个维度打分，生成结构化 HTML 可视化诊断报告，包含评级、核心发现和 P0/P1/P2 优先改进行动清单。适用于淘宝、拼多多、抖音电商、京东等平台。触发词：主图诊断、详情页诊断、商品图分析、主图优化、详情页分析、电商图片诊断、帮我看看主图、分析详情页、主图好不好、主图转化率、ecommerce image diagnosis。
Помощник по диагностике основных и детальных изображений для электронной коммерции.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 4. 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 "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: 49
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1155 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
- +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
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 252 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.