SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC linkfox-shopee-store-product

Управление товарами магазина Shopee (в той же серии, что и linkfox-shopee-store-auth). Через /shopee/developerProxy перенаправляет все 57 интерфейсов модуля продуктов Shopee Open API: get_category, get_item_list, add_item, update_item, update_price, update_stock, boost_item, search_item и т. д. Активируется, когда пользователь упоминает товары Shopee, листинги Shopee, размещение, снятие с продажи, SKU, запасы, цены, категории, атрибуты, get_item_list, add_item, отзывы о товарах, boost (поднятие в списке). Даже если "товар" явно не упоминается, он активируется, если речь идет о запросе, создании или обновлении товаров в авторизованном магазине Shopee.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Shopee（虾皮）店铺商品管理（与 linkfox-shopee-store-auth 同系列），经 /shopee/developerP…»

Shopee（虾皮）店铺商品管理（与 linkfox-shopee-store-auth 同系列），经 /shopee/developerProxy 转发 Shopee Open API Product 模块全部 57 个接口：get_category、get_item_list、add_item、update_item、update_price、update_stock、boost_item、search_item 等。当用户提到 Shopee 商品、虾皮 listing、上架、下架、SKU、库存、价格、类目、属性、get_item_list、add_item、商品评论、boost 置顶 时触发。即使未明确提及"商品"，只要涉及已授权 Shopee 店铺的商品查询、创建或更新，也应触发。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.5 MIT-0 80 файлов тело ≈ 2 880 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 33 ч назад

Управление товарами магазина Shopee (в той же серии, что и linkfox-shopee-store-auth).

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ИнтеграцияТорговлятип 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
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
88
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/api.md:156
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -X POST $BASE/shopee/developerProxy -H "Authorization: $KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/api.md:167
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -X POST $BASE/shopee/developerProxy -H "Authorization: $KEY" \
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc references/onboarding.md:13
    Запись 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-rc references/onboarding.md:14
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (определение детектора / чёрного списка)
    - Linux bash：`echo 'export LINKFOX_AGENT_API_KEY="<key>"' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc`
    детектор

Просканировано файлов: 80. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 56
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2880 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (8 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -37 из 20 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 349 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is largely a real Shopee product-management integration, but it needs Review because it can change live store data and includes account, billing, credential, feedback, and response-retention behavior with weak guardrails.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.