SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC yunlv-pricing

Используйте, когда пользователю нужны предложения по стратегии ценообразования для экспортного бизнеса B2B. Используйте при подготовке отчетов с эталонными рыночными ценами и рекомендаций по конкурентному позиционированию. Используйте при создании рекомендаций по динамическому ценообразованию на основе рыночного контекста. Используйте, когда пользователь упоминает «定价策略», «价格参考», «价格趋势», «市场定价», «价格分析», «定价建议», «pricing strategy», «pricing advice».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when user needs to generate pricing strategy suggestions for B2B e…»

Use when user needs to generate pricing strategy suggestions for B2B export businesses. Use when preparing market pricing reference reports and competitive positioning advice. Use when creating dynamic pricing recommendations based on market context. Use when user mentions "定价策略", "价格参考", "价格趋势", "市场定价", "价格分析", "定价建议", "pricing strategy", "pricing advice".

ClawHub Agent Skills автор: WangM-A3 v1.1.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 522 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Используйте при подготовке отчетов с эталонными рыночными ценами и рекомендаций по конкурентному позиционированию.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторТорговляДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

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: 8. 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 53/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 65
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1522 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -221 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 31 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 65 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 pricing-analysis skill is coherent and disclosed, but users should avoid sending confidential business details to the Yunlv API unless they trust that service.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.