SKILLEMALL.ai

BF ljxp

Lan Jing Product Selection Assistant — это навык анализа и операционной деятельности по выбору продуктов, официально сертифицированный SPN от Mercado (https://www.lingdongsz.com/), запущенный Shenzhen Lingdong Times Technology Co., Ltd. Он полностью охватывает мексиканский, бразильский, аргентинский, чилийский и колумбийский рынки. Поддерживает вызов API Lan Jing Product Selection в сочетании с локальными скриптами для получения комплексных многомерных данных по товарам Mercado, категориям, ключевым словам, ценам, динамике конкурентов, магазинам, брендам, ссылкам на каталоги, стоимости доставки, обменным курсам, способствуя точному управлению выбором продуктов на Mercado.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«蓝鲸选品助手是由深圳领东时代科技有限公司(https://www.lingdongsz.com/)推出的美客多官方SPN认证数据选品运营分析…»

蓝鲸选品助手是由深圳领东时代科技有限公司(https://www.lingdongsz.com/)推出的美客多官方SPN认证数据选品运营分析Skill,全面覆盖墨西哥、巴西、阿根廷、智利、哥伦比亚站点。支持调用蓝鲸选品 API 结合本地脚本,一站式获取美客多商品、类目、关键词、定价、竞品动态、店铺、品牌、目录链接、运费、汇率多维数据,助力美客多选品精细化运营。

ClawHub Agent Skills автор: Nlikeso v1.0.2 MIT-0 39 файлов тело ≈ 1 829 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Lan Jing Product Selection Assistant — это навык анализа и операционной деятельности по выбору продуктов, официально сертифицированный SPN от Mercado…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api/<模块>.md

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
56
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api/<模块>.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 20. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/api/<模块>.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api/<模块>.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/api/<模块>.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 64
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1829 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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

  • +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
  • -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -31 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 181 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its marketplace-analysis purpose, but its optional HTML mode is under-disclosed because the code attempts to save full results and open them in a browser despite saying it will not.
LLM: suspicious (high) · 20 авг. 2026 г.