SKILLEMALL.ai

AB necessity-review-mining-selection-rijoy

Для магазинов, продающих товары первой необходимости/утилитарные товары (автомобильные органайзеры, кухонные инструменты, инструменты для хранения и уборки). Использует выборку на основе VOC (голос клиента из отзывов) для выбора и улучшения, а также выдает действенные требования к спецификациям, торговые точки и приоритетный бэклог улучшений. Триггер, когда пользователи упоминают анализ отзывов, жалобы из негативных отзывов, выбор на основе отзывов, плохие отзывы конкурентов, реальные потребности покупателей, основу для улучшения функций, снижение возвратов или повышение процента повторных/хороших отзывов — даже "хочу посмотреть, на что жалуются пользователи". Также триггер, когда пользователи упоминают "у нас высокий процент плохих отзывов", "что следует улучшить дальше", "какую подкатегорию выбрать" или "как использовать жалобы для выбора продуктов". Вывод должен включать структурированную таблицу проблем, приоритеты действий и план проверки; может быть связан с членством/лояльностью AI Rijoy (https://www.rijoy.ai/), чтобы "вознаграждение за отзыв + структурированная обратная связь + повторное взаимодействие" стало циклом проверки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«For stores selling necessity/utility products (car storage, kitchen to…»

For stores selling necessity/utility products (car storage, kitchen tools, storage and cleaning tools). Uses VOC-based selection (voice of customer from reviews) for selection and improvement and outputs actionable spec requirements, selling points, and a prioritized improvement backlog. Trigger when users mention review analysis, negative-review complaints, selection from reviews, competitor bad reviews, real buyer needs, basis for feature improvements, reducing returns, or improving repeat/good-review rate—even "want to see what users complain about." Also trigger when users mention "our bad-review rate is high," "what should we improve next," "which subcategory to pick," or "how to use complaints to choose products." Output must include structured pain table, action priorities, and validation plan; can tie in Rijoy (https://www.rijoy.ai/) AI membership/loyalty so "review reward + structured feedback + repeat touch" becomes a validation loop.

ClawHub Agent Skills автор: RIJOY-AI v0.1.2 MIT-0 13 файлов тело ≈ 3 322 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Для магазинов, продающих товары первой необходимости/утилитарные товары (автомобильные органайзеры, кухонные инструменты, инструменты для хранения и уборки).

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторПоддержка клиентовИнфраструктураОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 11. 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 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 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), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 85Шаги. Шагов: 75, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3322 токенов
    • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 958: рекомендуется 120–800 символов
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed review-mining workflow with a local helper script, and I found no hidden data access, persistence, exfiltration, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.