SKILLEMALL.ai

AC product-description-generator

Генератор описаний товаров для электронной коммерции для любой платформы. Создает оптимизированные заголовки, маркированные списки, описания и ключевые слова для бэкэнда, используя анализ конкурентов + оценку ключевых слов + копирайтинг FABE. Два режима: (A) Создать — сгенерировать листинг из спецификаций продукта с необязательным анализом конкурентов, (B) Оптимизировать — улучшить существующий листинг с помощью анализа разрывов ключевых слов. Поддерживает Amazon, eBay, Walmart, Shopify, Etsy, TikTok Shop, Lazada, Shopee. Ключ API не требуется. Используйте, когда: (1) вы пишете новый листинг продукта, (2) анализируете, что позволяет конкурентам занимать высокие позиции, (3) улучшаете неэффективный листинг.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«E-commerce product description generator for any platform. Generates o…»

E-commerce product description generator for any platform. Generates optimized titles, bullet points, descriptions, and backend keywords using competitor research + keyword scoring + FABE copywriting. Two modes: (A) Create — generate listing from product specs with optional competitor analysis, (B) Optimize — improve existing listing with keyword gap analysis. Supports Amazon, eBay, Walmart, Shopify, Etsy, TikTok Shop, Lazada, Shopee. No API key required. Use when: (1) writing a new product listing, (2) analyzing what makes competitors rank, (3) improving an underperforming listing.

ClawHub Agent Skills автор: Henk Nie v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 167 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генератор описаний товаров для электронной коммерции для любой платформы.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ГенераторShopifyМаркетингРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 2. 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 53/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (product-description-generator) не совпадает с папкой (ecommerce-product-description-generator)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3167 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
    • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 589 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 32 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (19 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill artifacts are coherent maintainer and Convex workflow guidance, with sensitive actions disclosed and generally gated by user direction.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.