BF geekbi-temu-product-search-skill
Поиск и анализ данных о товарах Temu через облачный поиск Jijing, фильтрация товаров по ключевым словам, идентификатору надежного класса, сайту, объему продаж, объему выручки, цене, цене поставщика, количеству аналогичных товаров, рейтингу, времени размещения и другим условиям, а также формирование списков бестселлеров, новинок, товаров с низкой конкуренцией, сравнение кандидатов, ценовых диапазонов, тенденций продаж, интенсивности конкуренции и оценку возможностей выбора товара. Используется, когда пользователь упоминает поиск товаров Temu, поиск товаров, выбор товаров, бестселлеры, новинки, товары с низкой конкуренцией, списки товаров, объем продаж товаров, цены товаров, цены поставщика, количество аналогичных товаров, конкуренцию среди аналогичных товаров, эффективность товаров или сравнение кандидатов. Выводы делаются исключительно на основе фактических данных о товарах, возвращаемых облачным поиском Jijing.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过极鲸云搜索和分析 Temu 商品数据，按关键词、可信类目 ID、站点、销量、销售额、价格、供货价、同款数、评分、上架时间等条件筛选商品，…»
通过极鲸云搜索和分析 Temu 商品数据，按关键词、可信类目 ID、站点、销量、销售额、价格、供货价、同款数、评分、上架时间等条件筛选商品，并完成热销榜、新品榜、低竞争商品、候选商品对比、价格带、销量趋势、竞争强度和选品机会判断。用户提到 Temu 商品搜索、找品、选品、爆款、新品、蓝海商品、低竞争商品、商品榜单、商品销量、商品价格、供货价、跟卖数、同款竞争、商品表现或候选商品比较时使用。只依据极鲸云真实返回的商品数据形成结论。
Поиск и анализ данных о товарах Temu через облачный поиск Jijing, фильтрация товаров по ключевым словам, идентификатору надежного класса, сайту, объему…
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <linkUrl>
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: <linkUrl>
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): <linkUrl>
- 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
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 414 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
- -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 216 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.