SKILLEMALL.ai

BB Buying

Кроссплатформенный навык принятия решений о покупке, который сравнивает один и тот же продукт на маркетплейсах Taobao, Tmall, JD, PDD, VIPSHOP и аналогичных, различает флагманские, собственные и сторонние магазины, нормализует цену с учетом купонов и компромиссы по доставке, а также выводит оптимальный путь покупки вместо простой таблицы цен.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cross-platform buying decision skill that compares the same product ac…»

Cross-platform buying decision skill that compares the same product across Taobao, Tmall, JD, PDD, VIPSHOP, and similar marketplaces, distinguishes flagship, self-operated, and third-party sellers, normalizes coupon-adjusted price and fulfillment tradeoffs, and outputs the optimal purchase path instead of a raw price table.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v2.0.1 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 994 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Кроссплатформенный навык принятия решений о покупке, который сравнивает один и тот же продукт на маркетплейсах Taobao, Tmall, JD, PDD, VIPSHOP и аналогичных…

Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск

ПроцедураТорговляИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
79/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
Когда включается вес 12
70
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

Процессный рейтинг: все десять параметров 79/100

  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
  • 85Шаги. Шагов: 129, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1994 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 325 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 129 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a shopping comparison skill that gives purchase recommendations from public marketplace information and does not include code, credential access, persistence, or payment authority.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 июн. 2026 г.