BC geekbi-aliexpress-research-skill
С помощью Jighub Cloud запрашивать и анализировать данные AliExpress по сайтам, товарам, истории товаров, магазинам и категориям для исследования выбора товаров на AliExpress, ценовых диапазонов, объемов продаж и оборота, тенденций роста, конкурентных магазинов и возможностей в категориях. Используйте, когда пользователь упоминает выбор товаров, поиск товаров, хиты продаж, тенденции товаров, магазины, продавцов, древовидную структуру категорий, объем рынка, структуру конкуренции на AliExpress или нуждается в комбинации различных данных для принятия управленческих решений. Делайте выводы только на основе реальных данных, возвращаемых Jighub Cloud; не обрабатывайте поиск по изображениям, библиотеки ключевых слов, тексты отзывов, рекламные данные, заказы или операции с аккаунтом в центре продавца.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过极鲸云查询和分析 AliExpress 站点、商品、商品历史、店铺与类目数据，完成速卖通选品、价格带、销量与销售额、增长趋势、竞品店铺和…»
通过极鲸云查询和分析 AliExpress 站点、商品、商品历史、店铺与类目数据，完成速卖通选品、价格带、销量与销售额、增长趋势、竞品店铺和品类机会研究。用户提到速卖通或 AliExpress 选品、找品、爆品、商品趋势、店铺、卖家、类目树、市场容量、竞争结构，或需要组合多类数据形成经营判断时使用。只依据极鲸云真实返回的数据形成结论；不处理图搜、关键词库、评论正文、广告数据、订单或卖家中心账户操作。
С помощью Jighub Cloud запрашивать и анализировать данные AliExpress по сайтам, товарам, истории товаров, магазинам и категориям для исследования выбора…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 22. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 21
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 527 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
- -32 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 201 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.