SKILLEMALL.ai

BC geekbi-ozon-review-search-skill

Используйте Jixin Cloud для запроса и анализа реальных отзывов на поддерживаемых площадках по указанному идентификатору товара Ozon, включая рейтинг, текст, плюсы и минусы, характеристики, медиа, количество полезных отзывов, ответ продавца и время отзыва. Используется, когда пользователю нужно изучить преимущества товара на Ozon, причины негативных отзывов, болевые точки потребителей, риски характеристик, изменения репутации или направления улучшения продукта. Необходимо иметь четкий goodsId, выводы должны формироваться только на основе фактически полученных отзывов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用极鲸云按明确 Ozon 商品 ID 查询和分析当前支持站点的真实评论,包括评分、正文、优缺点、规格、媒体、有用数、卖家回复和评论时间。用…»

使用极鲸云按明确 Ozon 商品 ID 查询和分析当前支持站点的真实评论,包括评分、正文、优缺点、规格、媒体、有用数、卖家回复和评论时间。用户需要研究 Ozon 商品卖点、差评原因、消费者痛点、规格风险、口碑变化或产品改良方向时使用。必须先有明确 goodsId,只依据实际返回评论形成结论。

ClawHub Agent Skills автор: GeekBI v0.1.0 MIT-0 14 файлов тело ≈ 80 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте Jixin Cloud для запроса и анализа реальных отзывов на поддерживаемых площадках по указанному идентификатору товара Ozon, включая рейтинг, текст…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description 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: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 80 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)
  • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -33 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 146 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s core Ozon review-search purpose is coherent, but it stores authentication tokens in too many local places and allows undocumented API-origin overrides that need careful review before install.
LLM: suspicious (high) · 7 сент. 2026 г.