BD Report-gama
🎯 Генератор углубленных отчетов по исследованию рынка — специально разработан для целевой страны + целевой категории. Поддерживает 13 модулей сбора информации: многоязычный поиск, мониторинг новостей, анализ конкурентов, цены на электронную коммерцию, рекламные размещения, таможенные данные, государственные тендеры (Tender), регистрационные удостоверения на медицинские изделия (Roszdravnadzor), сообщества Telegram, сообщества VKontakte, распределение медицинских учреждений, референтные цены (ЖНВЛП). Генерирует профессиональные длинные исследовательские отчеты из 15 глав и экспортирует их в формате PDF + диаграммы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«🎯 深度市场调研报告生成技能 —— 专为目标国家+目标品类量身定制。支持13个信息采集模块：多语种搜索、新闻监控、竞争分析、电商价格、广告…»
🎯 深度市场调研报告生成技能 —— 专为目标国家+目标品类量身定制。支持13个信息采集模块：多语种搜索、新闻监控、竞争分析、电商价格、广告投放、海关数据、政府招标（Tender）、医疗器械注册证（Roszdravnadzor）、Telegram社群、VKontakte社群、医疗机构分布、参考定价（ЖНВЛП）。生成15章节专业长篇调研报告并导出PDF+图表。
🎯 Генератор углубленных отчетов по исследованию рынка — специально разработан для целевой страны + целевой категории.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Обфускация
uni-mixed-script-wordtest_report.md:263Слово из смеси латиницы и кириллицы (гомоглифы) (1 шт.) (тестовый файл / пример)- **促销活动**：关注Wildberries/Ozon的Чёрная пятница（黑五）折扣
тестовый файл
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "categories" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "emoji" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
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 (Report-gama) не совпадает с папкой (reportgama)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 66
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2617 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- -231 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +3Длина description 181 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +2Инструкции двуязычные (RU + EN)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.