SKILLEMALL.ai

BC store-site-analysis

Навык анализа выбора места для магазина на основе платформы Gaode Open Platform. Поддерживает анализ выбора места для одного адреса (поиск конкурентов, оценка сопутствующих услуг, транспортная ситуация, визуализация тепловой карты) и сравнительный анализ нескольких адресов (радарная диаграмма, гистограмма, рейтинг по баллам, агрегированная карта). Позволяет AI-агенту завершить оценку выбора места для открытия магазина одной фразой.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于高德开放平台的商铺选址分析 Skill。支持单地址选址分析(竞品搜索、配套评估、交通态势、热力图可视化)和多地址对比分析(雷达图、柱状图…»

基于高德开放平台的商铺选址分析 Skill。支持单地址选址分析(竞品搜索、配套评估、交通态势、热力图可视化)和多地址对比分析(雷达图、柱状图、评分排名、聚合地图)。让 AI Agent 一句话完成开店选址评估。

ClawHub Agent Skills автор: wukongmazi v1.0.3 MIT-0 8 файлов тело ≈ 895 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

Навык анализа выбора места для магазина на основе платформы Gaode Open Platform.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token heatmap_template.html:75
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    icon:new AMap.Icon({size:new AMap.Size(24,24),image:"data:image/png;base64,iVBO…XEx+BUmj…Dod/BRozHGCARNlMTEQ
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token heatmap_template.html:88
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    icon:new AMap.Icon({size:new AMap.Size(24,24),image:"data:image/png;base64,iVBO…iiw+gk6C…6UF/QV8U…3zD
    детектор

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 895 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 105: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it advertises: it sends address/location queries to AMap and writes local HTML map reports for store site analysis.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 21 июн. 2026 г.