SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD linkfox-temu-product-query

Фильтруйте товары Temu по нескольким параметрам (ключевое слово/ID товара/ID магазина, категории бэкэнда/фронтэнда, цена, рейтинг, отзывы, общий/недельный/дневной объем продаж, время размещения, полное/частичное управление складом, регион частичного управления складом, теги и т. д.). Активируется, когда пользователь упоминает товары Temu, подбор товаров Temu, Pinduoduo Cross-border, хиты продаж Temu, частичное управление складом Temu, товары с полным управлением складом, Temu product query, temu items. Даже если пользователь не упоминает название инструмента, он должен активироваться, когда вы ищете товары на Temu, смотрите объем продаж/рейтинг/цену или фильтруете товары.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«按多维度筛选 Temu 商品（关键词/商品 ID/店铺 ID、前后台类目、价格、评分、评论、总/周/日销量、上架时间、全托管/半托管、半托管…»

按多维度筛选 Temu 商品（关键词/商品 ID/店铺 ID、前后台类目、价格、评分、评论、总/周/日销量、上架时间、全托管/半托管、半托管地区、标签等）。当用户提到 Temu 商品、Temu 选品、拼多多跨境、Temu 爆款、Temu 半托管、全托管商品、Temu product query、temu items 时触发。即使用户未提及工具名，只要在 Temu 上搜商品、看销量/评分/价格或筛品，也应触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.9 MIT-0 6 файлов тело ≈ 261 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Фильтруйте товары Temu по нескольким параметрам (ключевое слово/ID товара/ID магазина, категории бэкэнда/фронтэнда, цена, рейтинг, отзывы…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаПродажи и CRMтип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • 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
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/onboarding.py:49
    Строка, 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-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 261 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 209 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 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
This Temu query skill is not clearly malicious, but it bundles sensitive login, API-key, billing, and response-storage behavior that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.