AF upkuajing-map-merchants-search
Извлекайте оптовые данные о компаниях из Google Maps с фильтрами по радиусу. Собирайте контактную информацию продавцов, анализируйте плотность рынка и находите дистрибьюторов или зарубежных покупателей для расширения офлайн-бизнеса. Триггер: парсер компаний Google Maps, массовая загрузка данных о продавцах, поиск потенциальных клиентов по радиусу, поиск дистрибьюторов, анализ магазинов конкурентов, исследование регионального рынка, генерация офлайн-лидов
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pull bulk Google Maps business data with radius‑based filters. Gather…»
Pull bulk Google Maps business data with radius‑based filters. Gather merchant contact information, analyze market density and find distributors or overseas buyers for offline business expansion. Trigger: Google maps business scraper, bulk merchant data download, radius‑based lead search, distributor sourcing, competitor store analysis, regional market research, offline sales‑lead generation
Извлекайте оптовые данные о компаниях из Google Maps с фильтрами по радиусу.
Как процесс F 49/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/*.py
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/*.py
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Шаги. Шагов: 75
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2860 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -32 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 395 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 5)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.