SKILLEMALL.ai

BF linkfox-amazon-product-selection

Универсальный набор инструментов ИИ для выбора продуктов на Amazon, объединяющий 12 типов инструментов и 33 подфункции, таких как анализ конкурентов/ABA/фронтенд/Keepa/Sorftime/Jungle Scout/Seller Sprite/SIF/Jimu/Business Insights, охватывающий выбор продуктов, ключевые слова, конкурентов, отзывы, ниши и тренды.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«亚马逊选品一站式 AI 工具集,整合 竞品查询/ABA/前台/Keepa/Sorftime/Jungle Scout/卖家精灵/SIF/极目…»

亚马逊选品一站式 AI 工具集,整合 竞品查询/ABA/前台/Keepa/Sorftime/Jungle Scout/卖家精灵/SIF/极目/商业洞察等 12 类工具 33 项子能力,覆盖选品、关键词、竞品、评论、利基与趋势。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.2.3 MIT-0 71 файл тело ≈ 3 995 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Универсальный набор инструментов ИИ для выбора продуктов на Amazon, объединяющий 12 типов инструментов и 33 подфункции, таких как анализ…

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/<源skill>.md

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/<源skill>.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 1. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/<源skill>.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/<源skill>.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/<源skill>.md
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3995 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (8 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +3Длина description 113: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (34 из 34)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to be a legitimate Amazon research integration, but it needs review because it handles credentials, persists full responses locally, and includes fallback instructions to install a remote skill package.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.