SKILLEMALL.ai

BD competitor-monitor

Skill мониторинга изменений конкурентов/сайтов. Периодически сканирует целевые страницы, сравнивает с историческими снимками, обнаруживает изменения цен/текстов/новинок/структуры и оповещает. Использует возможности веб-сканирования web-fetch, имеет встроенные скрипты сравнения снимков. Применяется для мониторинга конкурентов в электронной коммерции, отслеживания отраслевых новостей, проверки изменений в соответствии требованиям.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«竞品/站点变更监控技能。定期抓取目标页面,与历史快照 diff,发现价格/文案/上新/结构变化并告警。复用 web-fetch 抓取能力,内…»

竞品/站点变更监控技能。定期抓取目标页面,与历史快照 diff,发现价格/文案/上新/结构变化并告警。复用 web-fetch 抓取能力,内置快照比对脚本。适用于电商竞品监控、行业资讯追踪、合规变更巡查。

ClawHub Agent Skills автор: qq435912743 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 291 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Skill мониторинга изменений конкурентов/сайтов.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 5. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "visibility"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 291 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)
  • +3Длина description 102: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The website monitoring functions fit the stated purpose, but the bundled generic learning script persistently stores arbitrary notes, errors, and preferences beyond that purpose.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 14 авг. 2026 г.