SKILLEMALL.ai

BC Dropship Evaluator

Оценка возможностей для дропшиппинг-продуктов и надежности поставщиков путем оценки потенциальной маржи, времени доставки, качества общения с поставщиком и качества образцов, чтобы отсеять неудачные продукты до того, как на них будут потрачены рекламные расходы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evaluate dropshipping product opportunities and supplier reliability b…»

Evaluate dropshipping product opportunities and supplier reliability by scoring margin potential, shipping times, supplier communication quality, and sample quality to reject dud products before sinking ad spend on them.

ClawHub Agent Skills автор: LeroyCreates v1.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 271 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Оценка возможностей для дропшиппинг-продуктов и надежности поставщиков путем оценки потенциальной маржи, времени доставки, качества общения с поставщиком и…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторТорговляИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 6. 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 52/100

  • 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: 8, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Dropship Evaluator) не совпадает с папкой (dropship-evaluator)
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 65
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2271 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 220 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only dropshipping evaluation skill with no executable code, installer, secret access, or persistence behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.