AD wayfair-research
Просматривает таксономию категорий Wayfair и извлекает сетки товаров по категориям и детализацию товаров (цена, бренд, статус наличия, рейтинг, варианты, изображения) с помощью Crawlora API, возвращая чистый JSON. Используйте, когда пользователь просит просмотреть категорию Wayfair, составить список товаров в отделе Wayfair или найти конкретный товар Wayfair по идентификатору — вместо скрапинга wayfair.com. Это узкоспециализированный навык — нет полнотекстового поиска товаров или конечной точки для отзывов, только просмотр категорий и детализация товаров.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Browses Wayfair's category taxonomy and pulls category product grids a…»
Browses Wayfair's category taxonomy and pulls category product grids and product detail (price, brand, stock status, rating, variants, images) using the Crawlora API, returning clean JSON. Use when the user asks to browse a Wayfair category, list products in a Wayfair department, or look up a specific Wayfair product by id — instead of scraping wayfair.com. This is a narrow skill — there is no full-text product search or reviews endpoint, only category browsing and product detail.
Просматривает таксономию категорий Wayfair и извлекает сетки товаров по категориям и детализацию товаров (цена, бренд, статус наличия, рейтинг, варианты…
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
Как улучшить
- 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-usescripts/crawlora.sh:16Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда): "${CRAWLORA_API_KEY:?Set CRAWLORA_API_KEY first — get a free key at https://crawlora.net?utm_source=…&utm_medium=…&utm_campaign=…"vendor-hostв кавычках -
низкая Утечка данных
net-credential-usescripts/crawlora.sh:76Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)printf 'header = "x-api-key: %s"\n' "$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 47/100
- 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
- 85Шаги. Шагов: 21, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1113 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 485 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 21 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.