SKILLEMALL.ai

BF pdd-baiyi

Рекомендации лучших товаров в разделе «Стомиллиардная субсидия» Pinduoduo, всего 568 эксклюзивных товаров в 17 категориях, умная сортировка по 4-мерной модели оценки качества товаров, поддержка поиска по ключевым словам, фильтрации по цене и магазинам брендов. Летняя стомиллиардная субсидия, официальные товары Pinduoduo по низким ценам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«拼多多百亿补贴频道好货推荐,全量仅568件稀缺精选商品,覆盖17个品类,4维好货评分模型智能排序,支持关键词搜索、价格筛选、品牌店筛选。暑期…»

拼多多百亿补贴频道好货推荐,全量仅568件稀缺精选商品,覆盖17个品类,4维好货评分模型智能排序,支持关键词搜索、价格筛选、品牌店筛选。暑期百亿补贴,拼多多官方正品低价

ClawHub Agent Skills автор: 购物精选 v1.1.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 352 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 33 ч назад

Рекомендации лучших товаров в разделе «Стомиллиардная субсидия» Pinduoduo, всего 568 эксклюзивных товаров в 17 категориях, умная сортировка по 4-мерной модели…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: image_url

ПроцедураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
51
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: image_url
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: image_url
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: image_url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): image_url
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (pdd-baiyi) не совпадает с папкой (pdd-baiyi-proxy)
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 352 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)
  • +3Длина description 84: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 51.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed shopping search helper that sends product search filters to a cloud proxy and returns product listings, with no evidence of hidden persistence, local data access, purchasing, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 15 июл. 2026 г.