AB search-listing-optimizer
Оптимизация товарных объявлений для электронной коммерции для Amazon A9, поиска Taobao/1688, поиска JD, обнаружения в TikTok Shop, SEO в Xiaohongshu и поиска в магазине Shopify с использованием фреймворков плотности ключевых слов, контрольных списков полноты атрибутов и обнаружения ловушек конверсии. Использовать, когда продавцам требуется аудит листинга, обновление ключевых слов или краткий обзор улучшения конверсии без аналитики поиска в реальном времени или доступа к API платформы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Optimize ecommerce product listings for Amazon A9, Taobao/1688 search,…»
Optimize ecommerce product listings for Amazon A9, Taobao/1688 search, JD search, TikTok Shop discovery, Xiaohongshu SEO, and Shopify storefront search using keyword density frameworks, attribute-completeness checklists, and conversion-trap detection. Use when sellers need a listing audit, keyword refresh, or conversion improvement brief without live search analytics or platform API access.
Оптимизация товарных объявлений для электронной коммерции для Amazon A9, поиска Taobao/1688, поиска JD, обнаружения в TikTok Shop, SEO в Xiaohongshu и поиска…
Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск
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: 2. 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 70/100
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 39
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 885 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 393 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.