SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD shopify-gmc-misrepresentation-auditor

Проверяйте любой действующий магазин Shopify или страницу продукта на предмет рисков нарушения политики Google Merchant Center о недостоверной информации, сканируя общедоступные страницы. Используйте, когда продавец был заблокирован, готовится к отправке в GMC или хочет провести проверку соответствия общедоступных страниц перед апелляцией или запуском.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit any live Shopify store or product page for Google Merchant Cente…»

Audit any live Shopify store or product page for Google Merchant Center Misrepresentation policy risks by crawling public pages. Use when a merchant was suspended, is preparing a GMC submission, or wants a public-page compliance sweep before appeal or launch.

ClawHub Hermes автор: Shawn Shen v2.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 600 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Проверяйте любой действующий магазин Shopify или страницу продукта на предмет рисков нарушения политики Google Merchant Center о недостоверной информации…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторShopifyБезопасностьИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 259 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 600 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 259 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly performs a disclosed read-only Shopify compliance audit, but it also instructs the agent to automatically update the skill from a registry before use, which can replace the reviewed code without clear user approval.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.