SKILLEMALL.ai

AD lbs-market-analyzer

Комплексная оценка рынка и выбор места на основе геопространственных данных с использованием API AMAP (Gaode) LBS. Используйте, когда пользователю требуется: (1) анализ распределения конкурентов и рыночного давления, (2) оценка выбора места на основе «логики теплоты» (синергия с офисными зданиями, жилыми районами и транспортными узлами), (3) анализ потоков «золотого пути», (4) выявление рыночных пробелов или «голубых океанов». Включает автоматическое предоставление ключа API AMAP.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive geo-spatial market intelligence and site selection evalu…»

Comprehensive geo-spatial market intelligence and site selection evaluation using AMAP (Gaode) LBS API. Use when the user needs: (1) Competitor distribution and market pressure analysis, (2) Site selection evaluation based on 'heat logic' (synergy with office buildings, residential areas, and transit nodes), (3) 'Golden Path' flow analysis, (4) Identification of market gaps or 'blue ocean' areas. Includes automated AMAP API Key provisioning.

ClawHub Agent Skills автор: raphaelxiao v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 431 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Комплексная оценка рынка и выбор места на основе геопространственных данных с использованием API AMAP (Gaode) LBS.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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

    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: 7. 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 49/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 431 токенов

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 445 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill’s market-analysis function is legitimate, but it asks an agent-run browser to create AMAP account resources, accept an agreement, persist a login session, and write an API key to disk with weak user-control boundaries.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.