SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD amazon-brand-monitor

Skill мониторинга репутации бренда на Amazon: Подпишитесь на несколько своих ASIN для постоянного сбора отзывов, отслеживайте изменения оценок и тем негативных отзывов, выявляйте концентрированные негативные отзывы, а также одновременно отслеживайте бренды конкурентов для горизонтального сравнения. Используйте, когда пользователь спрашивает о мониторинге репутации бренда, оповещениях об отзывах, постоянном отслеживании отзывов, репутации бренда, мониторинге репутации, мониторинге общественного мнения, предупреждениях о негативных отзывах, отслеживании отзывов, оценке бренда. Требуется ключ API ARI (ari_live_*).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«亚马逊品牌口碑监控 Skill：把自家多个 ASIN 订阅起来持续采集评论， 跟踪评分与差评主题的变化，发现集中爆发的负面反馈，也可同时盯住…»

亚马逊品牌口碑监控 Skill：把自家多个 ASIN 订阅起来持续采集评论， 跟踪评分与差评主题的变化，发现集中爆发的负面反馈，也可同时盯住竞品品牌做横向对照。 Use when the user asks about brand reputation monitoring, review alerts, ongoing review tracking, 品牌口碑、口碑监控、舆情监控、差评预警、评论追踪、 品牌评价。Requires an ARI API key (ari_live_*).

ClawHub Agent Skills автор: funewa v1.4.8 MIT-0 9 файлов тело ≈ 2 366 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Skill мониторинга репутации бренда на Amazon: Подпишитесь на несколько своих ASIN для постоянного сбора отзывов, отслеживайте изменения оценок и тем…

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияМаркетингИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/ari.py:61
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

    • 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: 6, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (amazon-brand-monitor) не совпадает с папкой (brand-monitor)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 69
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2366 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 247 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a disclosed Amazon review-monitoring integration, but it can spend credits and generate reports automatically under server-side auto-confirm rules.
    LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.