SKILLEMALL.ai

BF inventory-strategy

Диагностика состояния розничных запасов и генерация стратегий действий. На основе метрик семантического уровня выполняет классификацию категорий по четырем квадрантам, определяет проблемные товары, выдает план действий. Сценарии срабатывания: пользователь упоминает «диагностика запасов», «состояние запасов», «анализ запасов», «неликвидные товары», «коэффициент распродажи», «коэффициент запасов к продажам», «рекомендации по пополнению», «рекомендации по акциям», «распродажа», «стратегия запасов», «оптимизация запасов», «предупреждение о запасах», «затоваривание», «дефицит», «нехватка», «динамика продаж», «оборот» или пользователь хочет сгенерировать план действий на основе данных о запасах. Даже если пользователь просто говорит «помоги мне проверить, есть ли проблемы с запасами» или «какие товары стоит продать со скидкой», это должно срабатывать. **Важно: этот Skill зависит от Skill metric-query для выполнения запросов данных. Перед выполнением загрузите metric-query.**

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«零售库存健康诊断与行动策略生成。基于语义层指标,完成品类四象限分类、问题商品定位、行动方案输出。 触发场景:用户提到"库存诊断""库存健康"…»

零售库存健康诊断与行动策略生成。基于语义层指标,完成品类四象限分类、问题商品定位、行动方案输出。 触发场景:用户提到"库存诊断""库存健康""库存分析""滞销""售罄率""库销比""补货建议""促销建议""清仓""库存策略""库存优化""库存预警""积压""断货""缺货""动销""周转",或用户希望基于库存数据生成行动方案时触发。 即使用户只是说"帮我看看库存有没有问题"或"哪些商品该打折了",也应触发。 **重要:本 Skill 依赖 metric-query Skill 完成数据查询。执行前先加载 metric-query。**

ClawHub Agent Skills автор: jackyujun v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 881 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Диагностика состояния розничных запасов и генерация стратегий действий.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: HTML路径, xlsx路径

ПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: HTML路径, xlsx路径
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: HTML路径
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: xlsx路径

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: HTML路径, xlsx路径
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): HTML路径, xlsx路径
  • 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: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1881 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -242 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This inventory analysis skill is coherent and disclosed, but it will query business inventory data and create report files.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.