SKILLEMALL.ai

AC product-differentiation-shopify

Инструмент для разработки стратегии дифференциации продуктов Shopify/DTC. Анализирует магазины конкурентов, извлекает болевые точки из отзывов, определяет возможности позиционирования бренда и генерирует действенные стратегии дифференциации. Включает специфичные для DTC метрики, такие как CAC, LTV, и анализ истории бренда. API-ключ не требуется.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Shopify/DTC product differentiation strategy tool. Analyze competitor…»

Shopify/DTC product differentiation strategy tool. Analyze competitor stores, extract pain points from reviews, identify brand positioning opportunities, and generate actionable differentiation strategies. Includes DTC-specific metrics like CAC, LTV, and brand story analysis. No API key required.

ClawHub Agent Skills автор: Henk Nie v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 803 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Инструмент для разработки стратегии дифференциации продуктов Shopify/DTC.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияShopifyМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 3. 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 62/100

  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 803 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 297 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill does not appear to steal data or modify the system, but it overstates its Shopify analysis capabilities and ignores the documented user inputs.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.