BD geekbi-shein-review-search-skill
Используйте Jijing Cloud для запроса и анализа реальных отзывов о товарах SHEIN по их идентификаторам. Используется, когда пользователю нужно просмотреть отзывы о товаре SHEIN, структуру оценок, положительные моменты, причины негативных отзывов, болевые точки потребителей, сценарии использования, различия в спецификациях, недавние изменения в отзывах, подсказки из отзывов с изображениями, риски выбора товара или направления для улучшения продукта. Идентификатор товара является предпосылкой для запроса, выводы делаются только на основе реальных отзывов, возвращенных Jijing Cloud.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用极鲸云按明确的 SHEIN 商品 ID 查询和分析真实商品评论。用户需要查看某个 SHEIN 商品的评论、评分结构、好评卖点、差评原因、…»
使用极鲸云按明确的 SHEIN 商品 ID 查询和分析真实商品评论。用户需要查看某个 SHEIN 商品的评论、评分结构、好评卖点、差评原因、消费者痛点、使用场景、规格差异、近期反馈变化、图片评论线索、选品风险或产品改良方向时使用。商品 ID 是查询前提，仅依据极鲸云真实返回的评论形成结论。
Используйте Jijing Cloud для запроса и анализа реальных отзывов о товарах SHEIN по их идентификаторам.
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: 12. 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 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 (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 416 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 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 145 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.