SKILLEMALL.ai

BF linkfox-expert-amazon-single-competitor-analysis

Сфокусирован на всестороннем, основанном на данных, глубоком анализе отдельного ASIN Amazon. Интегрирует данные Keepa, Sorftime и SIF через четырехэтапный конвейер, выдавая 11-главный HTML-отчет, охватывающий такие аспекты, как цена, BSR, отзывы, предложения, структура трафика и жизненный цикл.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专注对单个亚马逊 ASIN 进行全方位数据驱动的深度拆解,通过四步流水线整合 Keepa、Sorftime 与 SIF 数据,输出涵盖价格、…»

专注对单个亚马逊 ASIN 进行全方位数据驱动的深度拆解,通过四步流水线整合 Keepa、Sorftime 与 SIF 数据,输出涵盖价格、BSR、评论、Deal、流量结构和生命周期等维度的 11 章节 HTML 深度报告。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.0 MIT-0 42 файла тело ≈ 746 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сфокусирован на всестороннем, основанном на данных, глубоком анализе отдельного ASIN Amazon.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/steps/S1.md, scripts/step_3_analyze.py, references/analysis-layouts.md

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
52
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/steps/S1.md, scripts/step_3_analyze.py, references/analysis-layouts.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: 2. 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/steps/S1.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/step_3_analyze.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/analysis-layouts.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/api.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "zh_name"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/steps/S1.md, scripts/step_3_analyze.py, references/analysis-layouts.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): references/steps/S1.md, scripts/step_3_analyze.py, references/analysis-layouts.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
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 746 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 112: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 52.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill does the advertised Amazon competitor analysis, but it also includes account login, billing, public upload, and telemetry behaviors that need manual review before installation.
LLM: suspicious (high) · 21 авг. 2026 г.