AC geo-poison-detector
AI-детектор защиты от отравления рекомендаций / AI Recommendation Poison Detector. Сталкивались ли вы с тем, что ИИ рекомендовал вам продукт, а после покупки оказалось, что это подделка или бренд, которого вообще не существует? Это и есть «отравление GEO» — недобросовестные продавцы платят за массовое создание фальшивых статей, чтобы ИИ ошибочно считал эти продукты лучшим выбором на рынке. Этот навык поможет вам распознать такие ловушки. Три способа использования: (1) Автоматическая защита: каждый раз, когда ИИ рекомендует вам продукт, он автоматически помечает его маркером риска 🟢🟡🔴, никаких действий не требуется; (2) Активная проверка: отправьте «проверить НазваниеПродукта» или «/check product name», чтобы немедленно получить анализ достоверности этого продукта; (3) Проверка по ссылке: отправьте ИИ ссылку на статью с рекомендацией продукта, и он автоматически проанализирует, является ли статья фальшивой рекламой. Поддерживает проверку отечественных и зарубежных продуктов, двуязычный режим (китайский/английский), охватывает основные платформы, такие как Taobao/JD/Amazon. Не требует ключей API, готов к использованию из коробки. | EN: Защищает от поддельных рекомендаций продуктов ИИ, размещенных злоумышленниками (отравление GEO). Автоматически помечает подозрительные продукты при их рекомендации ИИ, позволяет быстро проверить любой продукт по названию и анализирует URL-адреса статей на предмет паттернов отравления через скрытую рекламу. Поддерживает рынки Китая и мира, китайский и английский языки. Ключи API не требуются.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI推荐防投毒检测器 / AI Recommendation Poison Detector. 你有没有遇到过：AI推荐了一款产品，买回来才…»
AI推荐防投毒检测器 / AI Recommendation Poison Detector. 你有没有遇到过：AI推荐了一款产品，买回来才发现是劣质品或根本不存在的品牌？这就是GEO投毒——不法商家花钱批量制造虚假软文，让AI误以为这些产品是市场上的优质选择。这个skill帮你识破这些陷阱。三种使用方式：(1) 自动防护：每当AI向你推荐产品时，自动附上风险标记🟢🟡🔴，无需任何操作；(2) 主动检测：发送「检测 产品名」或「/check product name」，立即获得该产品的可信度分析；(3) 链接检测：把一篇产品推荐文章的链接发给AI，自动分析文章是否为投毒软文。支持国内外产品，中英文双语，覆盖淘宝/京东/Amazon等主流平台验证。无需任何API密钥，开箱即用。 | EN: Protects you from fake AI product recommendations planted by bad actors (GEO poisoning). Auto-flags suspicious products when AI recommends them, lets you quick-check any product by name, and analyzes article URLs for soft-ad poisoning patterns. Supports CN and Global markets, Chinese and English. No API keys needed.
AI-детектор защиты от отравления рекомендаций / AI Recommendation Poison Detector.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 37
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1451 токенов
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 668 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.