SKILLEMALL.ai

AD walmart-research

Исследуйте продукты, цены, продавцов и отзывы Walmart с помощью API Crawlora, возвращая чистый JSON. Используйте, когда пользователь просит найти продукт, сравнить цены, отслеживать объявления или получать отзывы о Walmart — вместо парсинга страниц Walmart.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Researches Walmart products, prices, sellers, and reviews using the Cr…»

Researches Walmart products, prices, sellers, and reviews using the Crawlora API, returning clean JSON. Use when the user asks to find a product, compare prices, track listings, or pull reviews on Walmart — instead of scraping Walmart pages.

ClawHub Agent Skills автор: Crawlora v1.0.14 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 876 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Исследуйте продукты, цены, продавцов и отзывы Walmart с помощью API Crawlora, возвращая чистый JSON.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияТексты и документыМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

    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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/crawlora.sh:16
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
      : "${CRAWLORA_API_KEY:?Set CRAWLORA_API_KEY first — get a free key at https://crawlora.net?utm_source=…&utm_medium=…&utm_campaign=…"
      vendor-hostв кавычках
    • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/crawlora.sh:76
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      printf 'header = "x-api-key: %s"\n' "$CRAWLORA_API_KEY" >"$curl_config"
      в кавычках

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 876 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 241 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (1 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: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly transparent about using Crawlora for Walmart research, but its helper can send broader authenticated API requests than the documented read-only Walmart endpoints require.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.