SKILLEMALL.ai

BD jiufu-cti

九赋 продукт прослеживаемости рейтинг - запрос индекса потребительского доверия к продукту (CTI). Используйте этот навык, когда пользователь упоминает прослеживаемость продукта, рейтинг продукта, проверку безопасности продукта, потребительское доверие, проверку качества продукта, расследование фона бренда, проверку лицензии SC, запрос сертификации 3C, проверку деловой регистрации предприятия. Поддерживает все категории потребительских товаров (продукты питания, бытовая химия, косметика, электроника, корма для животных и т. д.).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«九赋产品溯源评级 - 查询产品消费信任指数(CTI)。当用户提到产品溯源、产品评级、产品安全性验证、消费信任、产品质量核查、品牌背景调查、S…»

九赋产品溯源评级 - 查询产品消费信任指数(CTI)。当用户提到产品溯源、产品评级、产品安全性验证、消费信任、产品质量核查、品牌背景调查、SC许可证验证、3C认证查询、企业工商验证时使用此技能。支持全品类消费品(食品、日化、化妆品、电子产品、宠物食品等)。

ClawHub Agent Skills автор: Jiang19680401 v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 418 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

九赋 продукт прослеживаемости рейтинг - запрос индекса потребительского доверия к продукту (CTI).

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 418 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

  • +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 128 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward product trust lookup tool that sends product details to a disclosed third-party verification API, with no persistence, credential access, or hidden code.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.