BC linkfox-sif-asin-summary
Использует SIF (Search Intelligence Framework) для анализа источников трафика и распределения показов ASIN, охватывая сравнение текущего/предыдущего периода/новых/ушедших. Активируется, когда пользователь упоминает источники трафика ASIN, анализ структуры трафика, долю органического и платного трафика, разбивку оценки показов, сравнение периодов, новые/ушедшие ключевые слова трафика, анализ трафика конкурентов, количество ключевых слов в рекламе SP, показы в рекламе бренда, показы Amazon's Choice, показы рекомендованных товаров, показы рекламы Top Rated, показы видеорекламы, долю показов в органическом поиске, источники трафика PPC, источники трафика промо-акций и молниеносных распродаж, разбивку структуры рекомендаций, ASIN traffic analysis, traffic sources, organic traffic share, ad traffic share, exposure analysis, traffic structure, period-over-period comparison, keyword churn, SIF. Даже если пользователь явно не упоминает "SIF", этот навык должен активироваться, если его запрос касается анализа источников трафика ASIN, распределения каналов показов, сравнения между периодами или сравнения структуры трафика конкурентов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用SIF（搜索情报框架）数据分析ASIN的流量来源构成与曝光分布，覆盖本期/上期/新进/退出周期对比。当用户提到ASIN流量来源、流量结构…»
使用SIF（搜索情报框架）数据分析ASIN的流量来源构成与曝光分布，覆盖本期/上期/新进/退出周期对比。当用户提到ASIN流量来源、流量结构分析、自然流量与付费流量占比、曝光得分拆解、周期对比、新进/退出流量词、竞品流量分析、SP广告关键词数量、品牌广告曝光、Amazon's Choice曝光、编辑推荐曝光、Top Rated曝光、视频广告曝光、自然搜索曝光比例、PPC流量来源、促销秒杀流量来源、推荐位结构拆解、ASIN traffic analysis, traffic sources, organic traffic share, ad traffic share, exposure analysis, traffic structure, period-over-period comparison, keyword churn, SIF时触发此技能。即使用户未明确提及"SIF"，只要其需求涉及分析ASIN的流量来源、曝光渠道分布、跨周期对比或竞品流量结构对比，也应触发此技能。
Использует SIF (Search Intelligence Framework) для анализа источников трафика и распределения показов ASIN, охватывая сравнение текущего/предыдущего…
Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — 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 50/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4156 токенов
- 100Шаги. Шагов: 46
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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 447 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.