BD linkfox-seerfar-ozon-market-keyword-search
Seerfar Ozon Поиск популярных рыночных ключевых слов: фильтруйте ключевые слова рынка Ozon (и Wildberries) по таким показателям, как популярность поиска, рост, количество товаров, количество продавцов, количество конкурентов, цена, продажи, концентрация конверсии и т. д. Возвращает рыночный профиль для каждого 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 ключевых слов в нише и анализа рыночных возможностей. Этот навык активируется, когда пользователь упоминает популярные ключевые слова Ozon, анализ рынка ключевых слов Ozon, подбор ключевых слов Ozon, ключевые слова Ozon в нише, популярность поиска Ozon, ключевые слова Wildberries, Seerfar Ozon, поиск рыночных ключевых слов Ozon, исследование ключевых слов Ozon, ключевые слова Ozon в нише. Даже если пользователь явно не упоминает «Seerfar», этот навык следует активировать, если его намерение состоит в том, чтобы отфильтровать рыночные ключевые слова Ozon по показателям и просмотреть рыночный профиль.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Seerfar Ozon 市场热词搜索：按搜索热度、增长、商品数、卖家数、竞品数、价格、销量、转化集中度等多维指标筛选 Ozon（及 Wil…»
Seerfar Ozon 市场热词搜索：按搜索热度、增长、商品数、卖家数、竞品数、价格、销量、转化集中度等多维指标筛选 Ozon（及 Wildberries）市场关键词，返回每个关键词的月搜热度、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、蓝海词挖掘与市场机会分析。当用户提到 Ozon 热词、Ozon 关键词市场分析、Ozon 选词、Ozon 蓝海词、Ozon 搜索热度、Wildberries 关键词、Seerfar Ozon、Ozon market keyword search, Ozon keyword research, blue ocean keywords Ozon 时触发此技能。即使用户未明确提到"Seerfar"，只要其意图是按指标筛选 Ozon 市场关键词并查看市场画像，也应触发此技能。
Seerfar Ozon Поиск популярных рыночных ключевых слов: фильтруйте ключевые слова рынка Ozon (и Wildberries) по таким показателям, как популярность поиска…
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
- 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 2215 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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 380 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.