SKILLEMALL.ai

BC amazon-teneo

Обзор: Amazon Agent — это высокопроизводительный инструмент, предназначенный для преобразования огромных наборов данных электронной коммерции в структурированную, пригодную для использования информацию. Он позволяет пользователям извлекать данные с Amazon для мониторинга цен,

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Overview The Amazon Agent is a high-performance tool designed to turn…»

Overview The Amazon Agent is a high-performance tool designed to turn massive e-commerce datasets into structured, usable intelligence. It allows users to extract data from Amazon to monitor pricing,

ClawHub Agent Skills автор: teneoprotocoldev v1.0.8 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 643 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Обзор: Amazon Agent — это высокопроизводительный инструмент, предназначенный для преобразования огромных наборов данных электронной коммерции в…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:74
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)
    | Base | `eip155:8453` | `0x83…913` |
    таблица
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:75
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)
    | Peaq | `eip155:3338` | `0xbb…d10` |
    таблица
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:76
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)
    | Avalanche | `eip1…114` | `0xB9…a6E` |
    таблица
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:101
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    paymentAsset: "0x83…913", // USDC on Base
    в кавычках

Просканировано файлов: 2. 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 54/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (amazon-teneo) не совпадает с папкой (teneo-agent-amazon)
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1643 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 199 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent paid Amazon data connector, but it relies on wallet-based automatic USDC payments without clearly documented spending limits or per-use confirmation controls.
LLM: suspicious (medium) · 28 мая 2026 г.