AD pangolinfo-amazon-scraper
Используйте, когда: пользователь хочет "получить информацию о товаре/ASIN на Amazon" / "найти список товаров по ключевому слову" / "получить список продаваемых товаров по категории/продавцу" / "списки бестселлеров/новинок" / "массово собрать отзывы для VOC" / "scrape this ASIN" / "get reviews for B0XXX" / "search Amazon for X" / "category bestsellers". Охватывает: программный сбор всех данных Amazon с помощью инструмента MCP — детали ASIN, SERP по ключевым словам, продаваемые товары по категориям, магазины продавцов, бестселлеры, новинки, массовые отзывы; включая пользовательские URL/фильтры. Обходит капчу и блокировку IP, передавая данные AI Agent для автоматического анализа. НЕ используйте для: полного маркетингового плана по выбору продукта/поиску ниши (используйте amazon-product-explorer) / фильтрации телеметрии на уровне категорий и поиска ниш (используйте pangolinfo-amazon-niche) / написания текстов для листингов (используйте amazon-listing-optimization) / платформ, кроме Amazon (Walmart / Shopify не поддерживаются).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when: 用户要"抓 Amazon 商品/ASIN 详情" / "搜某关键词的商品列表" / "拉某类目/某卖家的在售品" / "…»
Use when: 用户要"抓 Amazon 商品/ASIN 详情" / "搜某关键词的商品列表" / "拉某类目/某卖家的在售品" / "Best Sellers / New Releases 榜单" / "批量抓评论做 VOC" / "scrape this ASIN" / "get reviews for B0XXX" / "search Amazon for X" / "category bestsellers". Covers: 通过 MCP tool 程序化抓取 Amazon 全域数据 —— ASIN 详情、关键词 SERP、类目在售品、卖家店铺、Best Sellers、New Releases、批量评论；含自定义 URL/筛选兜底。绕过验证码与封 IP，喂给 AI Agent 做自动化分析。 NOT for: 选品/找蓝海 niche 的完整 GTM（用 amazon-product-explorer）/ 类目级遥测筛选与利基挖掘（用 pangolinfo-amazon-niche）/ 写 Listing 文案（用 amazon-listing-optimization）/ 非 Amazon 平台（Walmart / Shopify 不支持）。
Используйте, когда: пользователь хочет "получить информацию о товаре/ASIN на Amazon" / "найти список товаров по ключевому слову" / "получить список…
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:333Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)| `top5…max` | `top5…Max`（products 不是 brands）|
таблица -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:383Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)| filter_niches 入参 | 传 `categoryId` | 只认 `nicheId`/`nicheTitle`;0-1 小数字段(`top5…Max`/`retu…Max`)别传整数 |
таблица
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "mcp_tools_used" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "applies_to"
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 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
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4571 токенов
- 100Шаги. Шагов: 74
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -243 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 538 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 43 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.