SKILLEMALL.ai

AB Find Wholesale Buyers

Поиск оптовых покупателей, розничных покупателей, импортеров, целевых закупок и возможностей крупнооптовых закупок для электронной коммерции и торговых продуктов. Используйте, когда пользователю нужна помощь в выявлении потенциальных оптовых покупателей, составлении списка кандидатов среди оптовых покупателей или сравнении соответствия спроса по категориям, регионам и логике закупок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find wholesale buyers, retail buyers, importers, procurement targets,…»

Find wholesale buyers, retail buyers, importers, procurement targets, and volume-purchase opportunities for ecommerce and trade products. Use when the user wants help identifying who may buy in volume, shortlist wholesale buyer candidates, or compare demand-side fit by category, region, and purchasing logic.

ClawHub Agent Skills автор: LeroyCreates v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 312 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Поиск оптовых покупателей, розничных покупателей, импортеров, целевых закупок и возможностей крупнооптовых закупок для электронной коммерции и торговых…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, согласованность, повторный запуск

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 3. 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)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Find Wholesale Buyers) не совпадает с папкой (find-wholesale-buyers)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 312 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 309 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only research helper for finding wholesale buyer leads and does not request credentials, code execution, persistence, or account-changing access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.