AC kalodata
Запрашивает аналитику электронной коммерции TikTok Shop через встроенный CLI `kalo` (Python, без установки): рейтинги продуктов / магазинов / авторов / видео / прямых трансляций / категорий, детали и тенденции доходов от KaloData. Используйте всякий раз, когда пользователь исследует данные TikTok Shop или TikTok 小店 — 选品、带货达人、店铺/商品销量、爆款视频、直播带货, популярные продукты, лучшие авторы или магазины, доходы от конкретного продукта/магазина/автора — даже если они никогда не упоминают «kalodata».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query TikTok Shop e-commerce analytics via the bundled `kalo` CLI (Pyt…»
Query TikTok Shop e-commerce analytics via the bundled `kalo` CLI (Python, zero install): product / shop / creator / video / livestream / category rankings, details and revenue trends from KaloData. Use whenever the user researches TikTok Shop or TikTok 小店 data — 选品、带货达人、店铺/商品销量、爆款视频、直播带货, trending products, top creators or shops, revenue of a specific product/shop/creator — even if they never mention "kalodata".
Запрашивает аналитику электронной коммерции TikTok Shop через встроенный CLI kalo (Python, без установки): рейтинги продуктов / магазинов / авторов / видео /…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 26. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 11
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1063 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 416 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.