AD geekbi-temu-shop-search-skill
Используйте для поиска и анализа магазинов Temu в реальном времени через Jingwei Cloud, поддерживая фильтрацию и сортировку по названию или ID магазина, сайту, ID доверенной категории, режиму управления, объему продаж, доходам, рейтингу, количеству отзывов, количеству товаров, количеству подписчиков, цене, времени открытия магазина, показателям роста и активности. Используйте, когда пользователь упоминает поиск магазинов Temu, ссылки на магазины, магазины конкурентов, исследование конкурентов, популярные магазины, ведущие магазины, новые магазины, магазины с высоким ростом, масштаб бизнеса магазина, эффективность продаж или рейтинг магазина.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过极鲸云实时搜索和分析 Temu 店铺，支持按店铺名称或 ID、站点、可信类目 ID、托管模式、销量、销售额、评分、评论数、商品数、粉丝数…»
通过极鲸云实时搜索和分析 Temu 店铺，支持按店铺名称或 ID、站点、可信类目 ID、托管模式、销量、销售额、评分、评论数、商品数、粉丝数、价格、开店时间、增长和动销指标筛选及排序。用户提到 Temu 店铺搜索、店铺链接、竞品店铺、竞店调研、热销店铺、头部店铺、新店、高成长店铺、店铺经营规模、动销效率或店铺排名时使用。
Используйте для поиска и анализа магазинов Temu в реальном времени через Jingwei Cloud, поддерживая фильтрацию и сортировку по названию или ID магазина…
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: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 327 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 161 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 4 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.