SKILLEMALL.ai

BF ecommerce-email-quote

Универсальный навык для автоматизации обработки запросов по электронной почте в сфере электронной коммерции. Периодически получает письма с запросами клиентов, определяет и переводит языки, локально сохраняет данные писем и генерирует черновики ответов с коммерческими предложениями на основе настраиваемых правил ценообразования и параметров продукта. Используйте при обработке запросов клиентов, автоматической обработке писем, переводе и создании ответов с коммерческими предложениями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«General-purpose ecommerce inquiry email automation skill. Periodically…»

General-purpose ecommerce inquiry email automation skill. Periodically fetches customer inquiry emails, detects and translates languages, stores email data locally, and generates quotation reply drafts based on configurable pricing rules and product parameters. Use when handling customer inquiries, auto-processing emails, translation, and generating quotation responses.

ClawHub Agent Skills автор: fank v1.0.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 459 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Универсальный навык для автоматизации обработки запросов по электронной почте в сфере электронной коммерции.

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

АнализаторТексты и документыПродажи и CRMТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/config.py
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. 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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/config.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/config.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/config.py
  • 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 (ecommerce-email-quote) не совпадает с папкой (auto-quote-mailer)
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 459 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -35 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 372 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears purpose-built for email quote automation, but it needs Review because it can process all unread inbox mail, store full customer emails locally, send message text to external translation services, and mark emails as read automatically.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.