AB luckee-skill
Управляет ИИ-ассистентом для электронной коммерции Luckee через плагин OpenClaw luckee-tool. Luckee AI — это интеллектуальный помощник для продавцов Amazon, предоставляющий диагностику рекламы, исследование ключевых слов, анализ конкурентов, оптимизацию листингов и отчеты по данным и т. д. Используйте, когда пользователь упоминает luckee, рекламу Amazon, диагностику рекламы/ACOS/ROAS, поиск ASIN, исследование ключевых слов, анализ конкурентов, запросы данных о продуктах, оптимизацию листингов, анализ кампаний или хочет установить/настроить плагин luckee.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Operate the Luckee AI e-commerce assistant via the luckee-tool OpenCla…»
Operate the Luckee AI e-commerce assistant via the luckee-tool OpenClaw plugin. Luckee AI is an intelligent assistant for Amazon sellers providing ad diagnosis, keyword research, competitor analysis, listing optimization, and data reporting etc. Use when the user mentions luckee, Amazon advertising, ad diagnosis/ACOS/ROAS, ASIN lookup, keyword research, competitor analysis, product data queries, listing optimization, campaign analysis, or wants to install/configure the luckee plugin.
Управляет ИИ-ассистентом для электронной коммерции Luckee через плагин OpenClaw luckee-tool.
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 16, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2258 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 488 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (22 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.