AF ecommerce-product-detail
Извлекает полную информацию о продукте с любой страницы электронной коммерции. Возвращает название, цену, валюту, бренд, изображения, описание, идентификаторы SKU/ASIN/EAN/UPC/GTIN/MPN, наличие на складе, рейтинг, количество отзывов, варианты и продавца. Работает на Shopify, Amazon, WooCommerce, eBay, Walmart, Etsy, AliExpress, Alibaba, Target, Best Buy, Rakuten, Magento, BigCommerce, PrestaShop и любом общедоступном сайте электронной коммерции. Принимает URL продукта, ключевое слово или идентификатор продукта (SKU/ASIN/EAN/UPC). Используйте, когда: извлечь страницу продукта, получить детали продукта, извлечь цену и наличие, извлечь информацию о продукте, проверить данные продукта, извлечь детали продукта, получить продукт по URL, поиск продукта по ключевому слову, поиск ASIN, поиск EAN, поиск UPC, проверка цены, исследование продукта, сравнение продуктов, мониторинг цены продукта, получение изображений продукта, бренд и описание продукта, извлечение данных электронной коммерции, скрейпинг каталога продуктов, скрейпер страниц продуктов, получение цены товара, получение информации о продукте.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract complete product information from any e-commerce product page.…»
Extract complete product information from any e-commerce product page. Returns name, price, currency, brand, images, description, SKU/ASIN/EAN/UPC/GTIN/MPN identifiers, stock availability, rating, review count, variants, and seller. Works on Shopify, Amazon, WooCommerce, eBay, Walmart, Etsy, AliExpress, Alibaba, Target, Best Buy, Rakuten, Magento, BigCommerce, PrestaShop, and any public e-commerce site. Accepts product URL, keyword, or product identifier (SKU/ASIN/EAN/UPC). Use when: scrape product page, get product details, extract price and availability, product info extraction, check product data, product detail scraping, get product from URL, keyword product search, ASIN lookup, EAN search, UPC lookup, price check, product research, compare products, monitor product price, get product images, product brand and description, ecommerce data extraction, product catalog scraping, product page scraper, get item price, fetch product info.
Извлекает полную информацию о продукте с любой страницы электронной коммерции.
Как процесс F 51/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/extract-listing.py
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/extract-listing.py
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/extract-listing.py
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (ecommerce-product-detail) не совпадает с папкой (ecommerce-product-detail-skill)
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1336 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)
- +3Длина description 949: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.