BD linkfox-junglescout-keyword-share-of-voice
Анализ доли рынка (Share of Voice) по ключевым словам в Jungle Scout, возвращает процент голосов брендов в топ-3 страницах результатов поиска Amazon (органические/рекламные/общие), точный объем поиска за 30 дней, медианную ставку PPC и данные о конверсии кликов топ-3 ASIN, охватывая 10 сайтов. Активируется, когда пользователь упоминает долю рынка бренда, процент голосов бренда, распределение брендов в результатах поиска, Share of Voice, анализ SOV, конкурентную среду бренда, долю рекламных мест, долю органических позиций бренда, анализ ставок PPC, анализ монополии бренда, keyword share of voice, brand visibility, organic vs sponsored share, brand dominance, PPC bid analysis, search result brand distribution, competitive landscape, weighted SOV, top ASIN clicks conversions. Даже если пользователь явно не упоминает "Share of Voice" или "SOV", этот навык должен активироваться, если его запрос касается анализа доли рынка или конкурентной среды различных брендов в результатах поиска Amazon по определенному ключевому слову.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Jungle Scout关键词市场份额（Share of Voice）分析，返回亚马逊搜索结果前3页的品牌声量占比（自然/广告/综合）、30…»
Jungle Scout关键词市场份额（Share of Voice）分析，返回亚马逊搜索结果前3页的品牌声量占比（自然/广告/综合）、30天精确搜索量、PPC竞价中位数及TOP3 ASIN点击转化数据，覆盖10个站点。当用户提到品牌市场份额、品牌声量占比、搜索结果品牌分布、Share of Voice、SOV分析、品牌竞争格局、广告位占比、自然排名品牌占比、PPC竞价分析、品牌垄断分析、keyword share of voice, brand visibility, organic vs sponsored share, brand dominance, PPC bid analysis, search result brand distribution, competitive landscape, weighted SOV, top ASIN clicks conversions时触发此技能。即使用户未明确提及"Share of Voice"或"SOV"，只要其需求涉及分析某个亚马逊关键词搜索结果中各品牌的市场占有率或竞争格局，也应触发此技能。
Анализ доли рынка (Share of Voice) по ключевым словам в Jungle Scout, возвращает процент голосов брендов в топ-3 страницах результатов поиска Amazon…
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 3
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 3
-
низкая Опасные команды
cmd-shell-rcreferences/onboarding.md:13Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (в кавычках — упоминание, а не команда)- macOS zsh：`echo 'export LINKFOX_AGENT_API_KEY="<key>"' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc`
в кавычках -
низкая Опасные команды
cmd-shell-rcreferences/onboarding.md:14Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (определение детектора / чёрного списка)- Linux bash：`echo 'export LINKFOX_AGENT_API_KEY="<key>"' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc`
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/onboarding.py:49Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)or "eyJh…iJ9")
в кавычках
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 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: 1, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 40
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2646 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (7 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 483 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.