SKILLEMALL.ai

BC linkfox-wallysmarter-product-detail

Запрос информации о товарах Walmart через WallySmarter, включая историю цен и тенденции продаж. Активируется, когда пользователь упоминает детали товара Walmart, данные о продукте Walmart, WallySmarter, динамику цен Walmart, тенденции продаж Walmart, Walmart product detail, Walmart price history, Walmart sales trend, WallySmarter product. Даже если пользователь явно не упоминает «WallySmarter», этот навык следует активировать, если его запрос касается просмотра подробной информации об одном товаре Walmart, изменения исторических цен или тенденций продаж.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过WallySmarter查询Walmart商品详情,包含价格历史和销量趋势。当用户提到Walmart商品详情、沃尔玛产品数据、Wally…»

通过WallySmarter查询Walmart商品详情,包含价格历史和销量趋势。当用户提到Walmart商品详情、沃尔玛产品数据、WallySmarter、沃尔玛价格走势、沃尔玛销量趋势、Walmart product detail, Walmart price history, Walmart sales trend, WallySmarter product时触发此技能。即使用户未明确提及"WallySmarter",只要其需求涉及查看沃尔玛单个商品的详细信息、历史价格变化或销量走势,也应触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.7 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 435 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запрос информации о товарах Walmart через WallySmarter, включая историю цен и тенденции продаж.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 57/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1435 токенов

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
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 255 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 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.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill can look up Walmart product data, but it also includes account signup, SMS-code login, API-key generation, payment ordering, feedback reporting, and local data persistence that deserve review before installation.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.