BD linkfox-seerfar-ozon-keyword-mining
Seerfar Ozon Поиск ключевых слов: на основе исходного ключевого слова ищите связанные ключевые слова Ozon (и Wildberries) и фильтруйте их по таким показателям, как популярность поиска, рост, количество товаров, количество продавцов, количество конкурентов, цена, релевантность, плотность заголовка, добавление в корзину и т. д. Возвращает рыночный профиль для каждого найденного ключевого слова, включая ежемесячную популярность поиска, рост, рыночное пространство, количество конкурентов/продавцов, среднюю цену, конверсию добавления в корзину, лучшие товары и т. д. Используется для подбора ключевых слов Ozon, поиска длиннохвостых ключевых слов и анализа возможностей исходных ключевых слов. Этот навык активируется, когда пользователь упоминает поиск ключевых слов Ozon, подбор ключевых слов Ozon, поиск длиннохвостых ключевых слов Ozon, поиск связанных слов вокруг определенного слова, поиск ключевых слов Ozon в нише, Seerfar Ozon, поиск ключевых слов Ozon, расширение ключевых слов Ozon, связанные ключевые слова Ozon, поиск ключевых слов Ozon. Даже если пользователь явно не упоминает «Seerfar», этот навык следует активировать, если его намерение состоит в том, чтобы найти связанные ключевые слова Ozon вокруг исходного слова и просмотреть рыночный профиль.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Seerfar Ozon 关键词挖掘：围绕一个种子关键词挖掘 Ozon（及 Wildberries）相关关键词，并按搜索热度、增长、商品数、…»
Seerfar Ozon 关键词挖掘：围绕一个种子关键词挖掘 Ozon（及 Wildberries）相关关键词，并按搜索热度、增长、商品数、卖家数、竞品数、价格、相关度、标题密度、加购转化等多维指标筛选，返回每个挖掘词的月搜热度、增长、市场空间、竞品/卖家数、均价、加购转化、Top 商品等市场画像，用于 Ozon 选词拓展、长尾词挖掘与种子词机会分析。当用户提到 Ozon 关键词挖掘、Ozon 选词拓展、Ozon 长尾词挖掘、围绕某词找相关词、Ozon 蓝海词挖掘、Seerfar Ozon、Ozon keyword mining, Ozon keyword expansion, Ozon related keywords, mine Ozon keywords 时触发此技能。即使用户未明确提到"Seerfar"，只要其意图是围绕一个种子词挖掘 Ozon 相关关键词并查看市场画像，也应触发此技能。
Seerfar Ozon Поиск ключевых слов: на основе исходного ключевого слова ищите связанные ключевые слова Ozon (и Wildberries) и фильтруйте их по таким…
Как процесс D 47/100 · 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 47/100
- 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 (python), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 33, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2477 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (9 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 403 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.