SKILLEMALL.ai

AD yunlv-product-desc

Используйте, когда пользователю нужно создать дифференцированные описания продуктов для внешней торговли. Используйте при создании списков продуктов для B2B-платформ, сайтов электронной коммерции или каталогов. Используйте при переводе и локализации описаний продуктов для международных рынков. Используйте при написании SEO-оптимизированного контента продуктов для экспортных B2B-сайтов. Используйте, когда пользователь упоминает «产品描述», «产品文案», «差异化», «卖点提炼», «多语言产品», «B2B产品», «产品详情», «产品卖点», «product description».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when user needs to generate differentiated product descriptions fo…»

Use when user needs to generate differentiated product descriptions for foreign trade. Use when creating product listings for B2B platforms, e-commerce sites, or catalogs. Use when translating and localizing product descriptions for international markets. Use when writing SEO-optimized product content for B2B export websites. Use when user mentions "产品描述", "产品文案", "差异化", "卖点提炼", "多语言产品", "B2B产品", "产品详情", "产品卖点", "product description".

ClawHub Agent Skills автор: WangM-A3 v1.0.3 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 311 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте при создании списков продуктов для B2B-платформ, сайтов электронной коммерции или каталогов.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторМаркетингИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "progressive"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (yunlv-product-desc) не совпадает с папкой (skill-product)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1311 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 438 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed product-description helper that uses a YunlvAI API key, with caution around broad triggers and locally saved outputs.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.