SKILLEMALL.ai

BD linkfox-youying-shopee-get-product-infos

Инструмент подбора товаров Shopee от Youying, поддерживающий запрос и фильтрацию товаров на всех площадках Shopee, охватывая 11 площадок, таких как Малайзия, Тайвань (Китай), Индонезия, Таиланд, Филиппины, Сингапур, Вьетнам, Бразилия, Мексика, Чили, Колумбия. Активируется, когда пользователь упоминает подбор товаров Shopee, поиск товаров Shopee, бестселлеры Shopee, анализ рынка Shopee, подбор товаров по категориям Shopee, подбор товаров по ключевым словам Shopee, фильтрация продаж Shopee, фильтрация цен Shopee, подбор товаров для электронной коммерции в Юго-Восточной Азии, поиск товаров Shopee, подбор товаров Shopee, бестселлеры Shopee, анализ рынка Shopee. Даже если пользователь явно не упоминает «Youying» или «Shopee», навык должен активироваться, если его запрос касается поиска товаров на платформе Shopee или фильтрации данных товаров Shopee.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«友鹰Shopee商品选品工具,支持Shopee全站点的商品查询与筛选,覆盖马来西亚、中国台湾、印尼、泰国、菲律宾、新加坡、越南、巴西、墨西哥…»

友鹰Shopee商品选品工具,支持Shopee全站点的商品查询与筛选,覆盖马来西亚、中国台湾、印尼、泰国、菲律宾、新加坡、越南、巴西、墨西哥、智利、哥伦比亚等11个站点。当用户提到Shopee选品、虾皮商品搜索、Shopee爆款、虾皮市场分析、Shopee品类选品、虾皮关键词选品、Shopee销量筛选、虾皮价格筛选、东南亚电商选品、Shopee product search, Shopee product selection, Shopee bestsellers, Shopee market analysis时触发此技能。即使用户未明确提及"友鹰"或"Shopee",只要其需求涉及在虾皮平台上搜索商品或筛选Shopee商品数据,也应触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.7 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 986 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 32 ч назад

Инструмент подбора товаров Shopee от Youying, поддерживающий запрос и фильтрацию товаров на всех площадках Shopee, охватывая 11 площадок, таких как Малайзия…

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

АнализаторТорговлятип 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
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 (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1986 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 327 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 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's Shopee search function is coherent, but it also handles phone-based account login, API-key issuance, paid order creation, and automatic feedback reporting that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.