SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD bana-taobao

Поиск товаров на Taobao и возврат цены, объема продаж, магазина, места отправки и ссылки на товар. Используется, когда пользователь хочет найти товары на Taobao по ключевому слову, сравнить цены, отсортировать по объему продаж или цене, или получить результаты поиска товаров на Taobao; также используется для генерации или проверки запросов к этому API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«搜索淘宝商品并返回价格、销量、店铺、发货地和商品链接。用于用户想按关键词找淘宝商品、比价、按销量或价格排序，或获取淘宝商品搜索结果时；也用于…»

搜索淘宝商品并返回价格、销量、店铺、发货地和商品链接。用于用户想按关键词找淘宝商品、比价、按销量或价格排序，或获取淘宝商品搜索结果时；也用于生成或排查该 API 的调用请求。

ClawHub Agent Skills автор: YuXiongwei v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 616 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Поиск товаров на Taobao и возврат цены, объема продаж, магазина, места отправки и ссылки на товар.

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

ИнтеграцияРазработкатип 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
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. 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 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 (bana-taobao) не совпадает с папкой (bana-taobao-search)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 616 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 87: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to perform Taobao search as described, but it asks for and saves reusable API credentials by default with insufficient permission and storage disclosure.
LLM: suspicious (high) · 25 июл. 2026 г.