SKILLEMALL.ai

AB fba-send-to-amazon

Создание планов входящих поставок FBA (Send to Amazon) через SP-API v2024-03-20 — упаковка в одинаковые коробки для равномерного распределения по нескольким складам и нулевой платы за размещение, бронирование перевозчика (Amazon SEND, партнерского или вашего собственного), загрузка этикеток на коробки и форматирование квадратных наклеек. Используйте при запросе на отправку инвентаря в FBA, создание плана/отгрузки входящих поставок, бронирование перевозчика для входящих поставок или печать этикеток на коробки. Триггеры: отправить в Amazon, STA, план входящих поставок, отгрузка FBA, этикетка на коробку, плата за размещение, Amazon SEND, партнерский перевозчик, FBA发货, 创建入库计划, 箱唛.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create FBA inbound plans (Send to Amazon) via SP-API v2024-03-20 — ide…»

Create FBA inbound plans (Send to Amazon) via SP-API v2024-03-20 — identical-box packing for an even multi-warehouse split and $0 placement fee, carrier booking (Amazon SEND, partnered or your own), box-label download and square-sticker formatting. Use when asked to send inventory to FBA, create an inbound plan/shipment, book a freight carrier for an inbound, or print box labels. Triggers, send to amazon, STA, inbound plan, FBA shipment, box label, placement fee, Amazon SEND, partnered carrier, FBA发货, 创建入库计划, 箱唛.

ClawHub Agent Skills автор: Claw School v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 5 351 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Создание планов входящих поставок FBA (Send to Amazon) через SP-API v2024-03-20 — упаковка в одинаковые коробки для равномерного распределения по нескольким…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ИнтеграцияЛогистика и складДанные 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
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5351 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 26, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5351 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 518 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent Amazon FBA automation, but it needs Review because it can perform high-impact seller-account actions and includes an unguarded cancellation path plus weak API endpoint validation.
LLM: suspicious (high) · 16 сент. 2026 г.