BD demandex
Аналитика спроса в электронной коммерции для ИИ-агентов — индекс того, что люди хотят дальше. Анализирует посты с жалобами/намерениями на Reddit примерно в 70 сообществах, превращая их в оцененные карточки возможностей с дословными доказательствами и постоянными ссылками, а также предоставляет разовые вердикты спроса по любому запросу о физических продуктах (кэширование 7 дней или живое исследование). Оплата за вызов через x402 (USDC на Base); без аккаунтов, без ключей. Бесплатные GET /v1/categories и GET /v1/sample/opportunity возвращают структуру ответа перед оплатой. Только физические продукты.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«E-commerce demand intelligence for AI agents — the index of what peopl…»
E-commerce demand intelligence for AI agents — the index of what people want next. Mines Reddit complaint/intent posts across ~70 communities into scored opportunity cards with verbatim evidence and permalinks, and answers ad-hoc demand verdicts for any physical-product query (7-day cached or live research). Pay-per-call via x402 (USDC on Base); no accounts, no keys. Free GET /v1/categories and GET /v1/sample/opportunity return the response shapes before you pay. Physical products only.
Аналитика спроса в электронной коммерции для ИИ-агентов — индекс того, что люди хотят дальше.
Как процесс D 48/100 · 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: 2. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 75): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2395 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 491 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.