SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC linkfox-expert-serp-market-structure-analyst

Эксперт по анализу рыночной ситуации в топ-3 страницах выдачи SERP Amazon. Подходит для анализа конкуренции на уровне страниц, структуры естественного ранжирования, распределения цен, распределения отзывов, концентрации брендов и продавцов, возможностей для новых продуктов, а также для генерации отчетов по рынку SERP.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«亚马逊前三页 SERP 市场格局分析专家。适用于分析页面级竞争、自然排名结构、价格分布、评论分布、品牌与卖家集中度、新品机会，并生成 SER…»

亚马逊前三页 SERP 市场格局分析专家。适用于分析页面级竞争、自然排名结构、价格分布、评论分布、品牌与卖家集中度、新品机会，并生成 SERP 市场报告的场景。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.1 MIT-0 34 файла тело ≈ 2 280 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Эксперт по анализу рыночной ситуации в топ-3 страницах выдачи SERP Amazon.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторМаркетингЛюди и наймРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:76
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    - **历史销量**：mont…Ago

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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "zh_name"

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 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
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 72
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2280 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 80: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 72 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mainly performs Amazon SERP analysis, but it also includes account/payment workflows, public upload capability, endpoint-overridable credentialed requests, and skill self-extension instructions that deserve review before installation.
LLM: suspicious (high) · 9 авг. 2026 г.