SKILLEMALL.ai

BC amazon-after-sales-flow

Автоматизация послепродажного обслуживания Amazon от начала до конца: открытие заказов за 2025 год, открытие деталей заказа, запуск контактного потока и создание/отправка сообщений продавцу с явным подтверждением отправки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automate Amazon after-sales end-to-end: open 2025 orders, open order d…»

Automate Amazon after-sales end-to-end: open 2025 orders, open order details, run contact flow, and draft/send seller messages with explicit send confirmation.

ClawHub Agent Skills автор: luoqianchenguni-max v0.1.1 MIT-0 71 файл тело ≈ 333 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Автоматизация послепродажного обслуживания Amazon от начала до конца: открытие заказов за 2025 год, открытие деталей заказа, запуск контактного потока и…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, согласованность

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:14
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…uWm+fFRcIOgKBMiOBP+eXiy…9ab+DDKA==",
    детектор

Просканировано файлов: 71. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Automate Amazon after-sales end-to-end: open 2025 orders, open ord… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (amazon-after-sales-flow) не совпадает с папкой (amazon-after-sales-flow-luoqianchenguni-max)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 333 токенов
  • 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 159 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is not clearly malicious, but it can control a logged-in Amazon browser, capture order/message data, persist browser state, and send messages with thin runtime guardrails.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.