SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC linkfox-walmart-search

Поиск и просмотр листингов товаров Walmart по ключевым словам, категориям, ценовым диапазонам и другим условиям. Активируется, когда пользователь упоминает "поиск товаров Walmart", "листинги товаров Walmart", "сравнение цен Walmart", "анализ конкурентов Walmart", "исследование выбора товаров Walmart", "данные рынка Walmart", "найти товары на Walmart", "Walmart search, Walmart products, Walmart product selection, Walmart pricing, Walmart competitors, Walmart market". Даже если пользователь явно не упоминает "поиск Walmart", этот навык следует активировать, если его запрос касается поиска товаров на Walmart, проверки наличия товаров, сравнения цен Walmart или анализа листингов товаров Walmart.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«按关键词、品类、价格区间等条件搜索和浏览沃尔玛商品listing。当用户提到Walmart商品搜索、沃尔玛商品listing、沃尔玛价格对比…»

按关键词、品类、价格区间等条件搜索和浏览沃尔玛商品listing。当用户提到Walmart商品搜索、沃尔玛商品listing、沃尔玛价格对比、沃尔玛竞品分析、沃尔玛选品调研、沃尔玛市场数据、在沃尔玛上查找商品、Walmart search, Walmart products, Walmart product selection, Walmart pricing, Walmart competitors, Walmart market时触发此技能。即使用户未明确提及"Walmart搜索"，只要其需求涉及在沃尔玛上搜索商品、查看商品可售状态、对比沃尔玛价格或分析沃尔玛商品listing，也应触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.6 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 959 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Поиск и просмотр листингов товаров Walmart по ключевым словам, категориям, ценовым диапазонам и другим условиям.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
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 59/100

  • 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
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1959 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
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 303 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (8 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 does perform Walmart search, but it also adds sensitive LinkFox onboarding, billing, payment, credential, and automatic feedback flows that need user review before installation.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.