SKILLEMALL.ai

AF price-compare

Сравнивайте цены на товары на основных платформах электронной коммерции США. Активируется, когда пользователь спрашивает "какая лучшая цена на X", "сравнить цены", "где купить [товар] дешевле всего", "проверка цены", "дешевле ли [товар] на Amazon или Walmart" или любой вариант запроса сравнения цен или рекомендаций по покупкам. Ориентирован на покупателей из США и ищет на Amazon, Walmart, Target, Best Buy, eBay, Temu, Google Shopping, Costco и Kroger.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Compare product prices across major US e-commerce platforms. Triggers…»

Compare product prices across major US e-commerce platforms. Triggers when the user asks "what's the best price for X", "compare prices", "where to buy [product] cheapest", "price check", "is [product] cheaper on Amazon or Walmart", or any variation asking for price comparison or shopping recommendations. Targets US shoppers and searches Amazon, Walmart, Target, Best Buy, eBay, Temu, Google Shopping, Costco, and Kroger.

ClawHub Agent Skills автор: lucasye378 v2.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 196 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 32 ч назад

Сравнивайте цены на товары на основных платформах электронной коммерции США.

Как процесс F 60/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
60/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2196 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • -231 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 423 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent shopping price-comparison helper that searches retailer sites, with only minor scope and accuracy caveats.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.