SKILLEMALL.ai

AF taobao-query

Запрашивайте цены и информацию о продуктах Taobao через MCP (Model Context Protocol). Используйте, когда пользователь спрашивает о ценах на товары, ищет товары на Taobao, сравнивает цены или хочет найти лучшие предложения на конкретные товары. Активируется фразами вроде «淘宝价格», «多少钱», «查一下价格», «销量», «店铺» или любыми запросами, связанными с ценами на товары. Также может выполнять другие операции на Taobao, такие как просмотр корзины, проверка заказов, общение со службой поддержки клиентов и т. д. — но НИКОГДА платежи или финансовые операции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query Taobao product prices and information through MCP (Model Context…»

Query Taobao product prices and information through MCP (Model Context Protocol). Use when the user asks about product prices, searches for items on Taobao, compares prices, or wants to find the best deals on specific products. Triggers on phrases like "淘宝价格", "多少钱", "查一下价格", "销量", "店铺" or any product-related price inquiries. Can also perform other Taobao operations like viewing cart, checking orders, chatting with customer service, etc. - but NEVER payment or financial operations.

ClawHub Agent Skills автор: EvenSix66 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 345 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запрашивайте цены и информацию о продуктах Taobao через MCP (Model Context Protocol).

Как процесс F 65/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL

СправочникИИ и агентыИнфраструктураПоддержка клиентовтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
65/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: URL

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): URL
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 103
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2345 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 486 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 103 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Taobao helper is not clearly malicious, but it gives an agent broad access to a logged-in shopping session, including cart, orders, browsing history, arbitrary page navigation, and seller chat, without enough confirmation boundaries.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.