SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF high-repeat-small-goods-ops

Рабочий процесс операций электронной коммерции для магазинов «мелких товаров с высокой частотой повторных покупок» (косметика, чехлы для телефонов, аксессуары, мелкие ювелирные изделия, повседневные товары FMCG). Активируйте, когда пользователь упоминает операционную деятельность магазина, повторные покупки, привлечение клиентов, членство, кампании, ассортимент, конверсию контента/коротких видео/прямых трансляций, стандартные операционные процедуры обслуживания клиентов, отзывы и послепродажную поддержку, рентабельность инвестиций в рекламу, GMV/CVR/AOV/повторные покупки, или Taobao/Tmall/JD/Pinduoduo/Douyin/Kuaishou/Xiaohongshu/независимые сайты — и выдавайте исполняемые плейбуки и шаблоны таблиц (еженедельное выполнение, ежемесячный ретроспективный анализ), а не общие советы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«E-commerce operations workflow for "high-repeat small goods" stores (c…»

E-commerce operations workflow for "high-repeat small goods" stores (cosmetics, phone cases, accessories, small jewelry, daily FMCG). Trigger whenever the user mentions store operations, repeat purchase, acquisition, membership, campaigns, assortment, content/short-form video/live conversion, customer-service SOPs, reviews and post-purchase support, ad ROI, GMV/CVR/AOV/repeat rate, or Taobao/Tmall/JD/Pinduoduo/Douyin/Kuaishou/Xiaohongshu/independent sites—and output executable playbooks and table templates (weekly execution, monthly retrospective), not generic advice.

ClawHub Agent Skills автор: RIJOY-AI v0.1.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 781 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Рабочий процесс операций электронной коммерции для магазинов «мелких товаров с высокой частотой повторных покупок» (косметика, чехлы для телефонов…

Как процесс F 56/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/templates.md, references/metrics.md, scripts/generate_content.py

ПроцедураМаркетингИнфраструктураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
56/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/templates.md, references/metrics.md, scripts/generate_content.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/templates.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/metrics.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/generate_content.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/templates.md, references/metrics.md, scripts/generate_content.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/templates.md, references/metrics.md, scripts/generate_content.py
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (high-repeat-small-goods-ops) не совпадает с папкой (high-repeat-small-goods-ops-2)
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 85Шаги. Шагов: 52, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1781 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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 574 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only e-commerce operations planning skill with broad activation wording but no hidden execution, credential use, or account-control behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.