SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD amazon-listing-optimizer

Skill оптимизации листингов Amazon: на основе реальных отзывов покупателей определяем, как писать заголовки, пятиточечные описания и A+ контент — слова покупателей являются лучшими, часто хвалимые моменты выдвигаются вперед, часто неправильно понимаемые моменты заранее разъясняются, выдаются рекомендации по переписыванию листингов, которые можно напрямую использовать. Используйте, когда пользователь спрашивает об оптимизации листингов, маркированных списках, заголовках продуктов, A+ контенте, копирайтинге на основе отзывов, Listing 优化、 五点描述、标题优化、文案撰写、卖点排序、详情页改写. Требуется ключ API ARI (ari_live_*).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«亚马逊 Listing 优化 Skill：从真实买家评论反推标题、五点描述与 A+ 文案该怎么写—— 买家自己的措辞就是最好的用词，反复被夸…»

亚马逊 Listing 优化 Skill：从真实买家评论反推标题、五点描述与 A+ 文案该怎么写—— 买家自己的措辞就是最好的用词，反复被夸的点要前置，反复被误解的点要提前澄清， 输出可直接套用的 Listing 改写建议。Use when the user asks about listing optimization, bullet points, product title, A+ content, copywriting from reviews, Listing 优化、 五点描述、标题优化、文案撰写、卖点排序、详情页改写。 Requires an ARI API key (ari_live_*).

ClawHub Agent Skills автор: funewa v1.4.8 MIT-0 9 файлов тело ≈ 2 367 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Skill оптимизации листингов Amazon: на основе реальных отзывов покупателей определяем, как писать заголовки, пятиточечные описания и A+ контент — слова…

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

ИнтеграцияТексты и документыРазработкаДанные и аналитикатип 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-listing-optimizer) не совпадает с папкой (listing-optimizer)
    • 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 2367 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 307 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 appears to be a real ARI Amazon review/listing assistant, but it has review-worthy billing, account-setting, monitoring, and local export powers beyond a narrow listing-optimization headline.
    LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.