SKILLEMALL.ai

BD star-engine

StarEngine — это универсальный интеллектуальный движок для привлечения инфлюенсеров, напрямую подключающийся к API Jumpling Baiying. Он поддерживает интеллектуальное сопоставление инфлюенсеров (классификация S/A/B/C), анализ данных о товарах для мероприятий (GMV/ROI/коэффициент конверсии), автоматическое создание сценариев прямых трансляций FABE и создание контента для многоканального продвижения (сообщения в WeChat/групповые чаты/видеоролики). Помогает командам по привлечению инвестиций повысить эффективность отбора на 90%, сократить время подготовки к прямым трансляциям на 80% и автоматизировать анализ данных на 100%. Участник конкурса Yima AI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«星擎 StarEngine 是一站式达人带货智能引擎,直连巨量百应 API,支持达人智能匹配(S/A/B/C分级)、活动商品数据分析(GMV…»

星擎 StarEngine 是一站式达人带货智能引擎,直连巨量百应 API,支持达人智能匹配(S/A/B/C分级)、活动商品数据分析(GMV/ROI/转化率)、FABE直播脚本一键生成、多渠道宣传内容创作(朋友圈/社群/短视频文案)。帮助招商团队筛选效率提升90%,直播准备时间节省80%,数据分析100%自动化。亿玛AI大赛参赛作品。

ClawHub Agent Skills автор: myc1020 v1.1.3 MIT-0 4 файла тело ≈ 739 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 28 ч назад

StarEngine — это универсальный интеллектуальный движок для привлечения инфлюенсеров, напрямую подключающийся к API Jumpling Baiying.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. 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 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (star-engine) не совпадает с папкой (staring)
  • 50Шаги. Шагов: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 739 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -258 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 168 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent marketing and commerce analytics assistant, with a disclosed but under-documented local cache behavior users should understand before use.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июн. 2026 г.