AD ecommerce-market-analyzer
Парсинг домашних страниц электронной коммерции с различных веб-сайтов на целевом рынке, автоматическая обработка всплывающих окон, захват скриншотов и HTML, извлечение данных о продуктах и генерация комплексных отчетов об анализе рынка. Используйте, когда вас просят "проанализировать рынок электронной коммерции [рынок]", "просканировать веб-сайты электронной коммерции", "найти популярные товары в [страна]", "проанализировать тенденции продуктов" или "сгенерировать отчет о рынке для [регион]". Работает с немецким, английским и другими международными рынками.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scrape e-commerce homepages from multiple websites in a target market,…»
Scrape e-commerce homepages from multiple websites in a target market, handle popups automatically, capture screenshots and HTML, extract product data, and generate comprehensive market analysis reports. Use when asked to "analyze [market] e-commerce market", "scrape e-commerce websites", "find hot products in [country]", "analyze product trends", or "generate market report for [region]". Works with German, English, and other international markets.
Парсинг домашних страниц электронной коммерции с различных веб-сайтов на целевом рынке, автоматическая обработка всплывающих окон, захват скриншотов и HTML…
Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 8. 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 44/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (ecommerce-market-analyzer) не совпадает с папкой (ecommerce-market-analyzer-skill)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 105, расплывчатых формулировок: 2
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2980 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 452 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 46 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 105 пунктов
- +4Есть примеры (16 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.