AB xianyu-auto-ops
Двуязычный рабочий процесс для листинга и легких операций на Xianyu (闲鱼) для подержанных товаров, побочных продуктов и распространения на торговых площадках. Используйте, когда пользователь хочет создавать, оптимизировать или пакетно производить материалы для листинга Xianyu, такие как заголовки, преимущества продажи, описания продуктов, подсказки для изображений, сценарии ответов, ценовые стратегии, контрольные списки для размещения или простые стандартные операционные процедуры на китайском и английском языках. Также используйте, когда пользователь просит преобразовать информацию о продукте или данные в формате CSV в готовые к публикации материалы для торговых площадок, нуждается в шаблонах Xianyu для конкретных категорий, требует ответы в чате для покупателей или хочет многоразовый пакетный процесс продаж Xianyu для физических товаров, цифровых продуктов или услуг ИИ.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bilingual Xianyu (闲鱼) listing and lightweight operations workflow for…»
Bilingual Xianyu (闲鱼) listing and lightweight operations workflow for second-hand goods, side-hustle products, and marketplace distribution. Use when the user wants to create, optimize, or batch-produce Xianyu listing assets such as titles, selling points, product descriptions, image prompts, reply scripts, pricing angles, posting checklists, or simple operating SOPs in Chinese and English. Also use when the user asks to turn product info or CSV-like SKU data into publish-ready marketplace materials, wants category-specific Xianyu templates, needs buyer chat replies, or wants a reusable batch-oriented Xianyu sales process for physical goods, digital products, or AI services.
Двуязычный рабочий процесс для листинга и легких операций на Xianyu (闲鱼) для подержанных товаров, побочных продуктов и распространения на торговых площадках.
Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу
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: 5. 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 72/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, 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
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 95
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1589 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)
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 683 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 95 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.