SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD linkfox-temu-store-query

Фильтрует магазины Temu по множеству критериев (название/ID магазина, страна/регион, категория в админке, полный/частичный хостинг, общий/недельный/месячный объем продаж и доход, рейтинг, отзывы, подписчики, количество товаров, время открытия магазина и т. д.). Активируется, когда пользователь упоминает магазины Temu, анализ магазинов Temu, продавцы Temu, рейтинг магазинов Temu, магазины Temu с частичным хостингом, доход Temu, магазины Temu, запрос магазинов Temu. Даже если пользователь не упоминает название инструмента, он должен активироваться, если ищет магазины на Temu, фильтрует данные магазинов или анализирует их работу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«按多维度筛选 Temu 店铺（店名/ID、国家站点、后台类目、全托管/半托管、总/周/月销量与销售额、评分、评论、粉丝、商品数、开店时间等）…»

按多维度筛选 Temu 店铺（店名/ID、国家站点、后台类目、全托管/半托管、总/周/月销量与销售额、评分、评论、粉丝、商品数、开店时间等）。当用户提到 Temu 店铺、Temu 店铺分析、Temu seller、Temu 店铺排行、Temu 半托管店铺、Temu 销售额、temu stores、Temu store query 时触发。即使用户未提及工具名，只要在 Temu 上找店铺、筛店铺数据或分析店铺表现，也应触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.9 MIT-0 6 файлов тело ≈ 295 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Фильтрует магазины Temu по множеству критериев (название/ID магазина, страна/регион, категория в админке, полный/частичный хостинг, общий/недельный/месячный…

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

ПроцедураРазработкаИИ и агентыПродажи 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 295 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 216 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
The skill is a disclosed Temu store-query integration, but it also handles account login, API-key issuance, paid order creation, and local saving of results in ways users should review carefully before installing.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.