SKILLEMALL.ai

AB ecommerce-return-refund-reply

Генерирует стандартизированные, соответствующие политике ответы службы поддержки клиентов для запросов о возврате, обмене и возмещении средств в электронной коммерции. Используйте, когда покупатель спрашивает о возврате товара, обмене продукта, запросе на возврат средств, проверке права на возврат или любой послепродажной консультации. Охватывает такие сценарии, как поврежденные товары, неправильные товары, проблемы с размером, жалобы на качество, возвраты по причине «передумал» и проверка статуса возврата средств.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate standardized, policy-compliant customer service replies for e…»

Generate standardized, policy-compliant customer service replies for e-commerce return, exchange, and refund inquiries. Use when a buyer asks about returning an item, exchanging a product, requesting a refund, checking return eligibility, or any after-sales consultation. Covers scenarios like damaged goods, wrong items, size issues, quality complaints, change-of-mind returns, and refund status checks.

ClawHub Agent Skills автор: terrycarter1985 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 485 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерирует стандартизированные, соответствующие политике ответы службы поддержки клиентов для запросов о возврате, обмене и возмещении средств в электронной…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторТорговляПоддержка клиентовтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. 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 72/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 485 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 404 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a markdown-only template helper for drafting e-commerce return and refund replies, with no executable behavior or hidden data access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.