SKILLEMALL.ai

BC Amazon CN to EN Listing Writer

Мгновенный перевод китайской информации о продукте в профессиональные английские листинги Amazon. Вставьте китайские данные, описание поставщика или технические характеристики, чтобы автоматически получить 3 полных варианта листинга (заголовок + 5 пунктов + описание), оптимизированных для западных покупателей. Триггеры: amazon listing writer, chinese to english listing, cn listing rewrite, cross-border seller, listing translation, 亚马逊listing撰写, 中文转英文listing, 跨境电商选品描述, 1688资料转亚马逊

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«中文产品信息一键转化为专业英文Amazon Listing。粘贴中文资料、供应商描述或规格参数,自动生成3个完整listing版本(标题+5…»

中文产品信息一键转化为专业英文Amazon Listing。粘贴中文资料、供应商描述或规格参数,自动生成3个完整listing版本(标题+5条要点+描述),专为欧美买家优化。Turn Chinese product details into polished Amazon listings in English — paste supplier specs or 1688 copy, get 3 complete listing variations (title + 5 bullets + description) optimized for Western buyers. Triggers: amazon listing writer, chinese to english listing, cn listing rewrite, cross-border seller, listing translation, 亚马逊listing撰写, 中文转英文listing, 跨境电商选品描述, 1688资料转亚马逊

ClawHub Agent Skills автор: kiwi-phantomworks v1.0.5 MIT-0 2 файла тело ≈ 967 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Мгновенный перевод китайской информации о продукте в профессиональные английские листинги Amazon.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ГенераторИнфраструктураТексты и документытип 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
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Amazon CN to EN Listing Writer) не совпадает с папкой (cn-to-en-listing-writer)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 967 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 463 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a simple writing skill for turning product details into Amazon listing copy, with no code, installation behavior, persistence, or sensitive access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 июл. 2026 г.