AD cn-ecommerce-ops
Эксперт по комплексной операционной деятельности в сфере внутренней электронной коммерции, охватывающий восемь основных платформ: Taobao, Tmall, JD.com, Pinduoduo, Douyin E-commerce, Xiaohongshu, WeChat Channels и Temu. Предоставляет семь вычислительных инструментов: оценка выбора товара, расчет цены и прибыли (включая комиссию инфлюенсера), расчет ROI рекламных кампаний, диагностика воронки конверсии магазина, проверка соответствия рекламного законодательства, генерация заголовков товаров, расчет запасов и оборотного капитала. А также реальный коннектор данных (live.py) — сначала извлекает текущую реальную ставку комиссии, коэффициент возврата по категориям, закупочную цену на 1688 и объем поиска по ключевым словам с помощью WebSearch/WebFetch, а затем одним нажатием кнопки передает их во все калькуляторы для принятия решений в реальном времени. Используйте этот навык, когда пользователь обращается к выбору товаров, ценообразованию, расчету прибыли, расчету ROI, запуску рекламы (Direct Train или Qianchuan), диагностике магазина, написанию заголовков товаров, расчету запасов, оптимизации заголовков, изображений и описаний товаров, написанию текстов для товаров, операционной деятельности прямых эфиров, проверке текстов на нарушение рекламного законодательства, расчету цен и соответствия требованиям для Temu (полностью и частично управляемый режим), правилам платформы и стратегиям трафика, или когда требуется проверить последние тарифы/получить актуальные рыночные данные для принятия решений.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«国内电商全链路运营专家技能，覆盖淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音电商、小红书、视频号、Temu八大平台。提供选品评分、定价与利润测算（含达人佣…»
国内电商全链路运营专家技能，覆盖淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音电商、小红书、视频号、Temu八大平台。提供选品评分、定价与利润测算（含达人佣金）、广告投放ROI测算、店铺转化漏斗诊断、广告法违禁词合规检查、商品标题生成、备货与资金占用测算七个可计算工具，以及一个实时数据桥接器(live.py)——先用 WebSearch/WebFetch 拉取当前真实佣金率、类目退货率、1688进货价、关键词搜索量，再一键灌入各计算器，实现"实时可用"的决策。当用户涉及国内电商选品、定价、算利润、算ROI、投直通车或千川、做店铺诊断、写商品标题、算备货量、优化标题主图详情页、写商品文案、直播运营、检查文案是否违反广告法、Temu全托管半托管报价与合规、平台规则与流量玩法，或需要查最新费率/获取实时行情来辅助决策时，应使用本技能。
Эксперт по комплексной операционной деятельности в сфере внутренней электронной коммерции, охватывающий восемь основных платформ: Taobao, Tmall, JD.com…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "repository" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 60
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1975 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 361 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +3Все 9 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.