SKILLEMALL.ai

AB echotik-api-assistant

Маршрутизация запросов по аналитике TikTok Commerce на естественном языке в рабочие процессы EchoTik API с аутентификацией. Используйте, когда задача включает поиск авторов, исследование продуктов, анализ продавцов, аналитику видео, просмотр в реальном времени, поиск, отчетность или сопоставление параметров на основе документации в интерфейсе EchoTik API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Route natural-language TikTok commerce intelligence requests into auth…»

Route natural-language TikTok commerce intelligence requests into authenticated EchoTik API workflows. Use when the task involves creator discovery, product research, seller analysis, video intelligence, live lookup, search, reporting, or documentation-guided parameter mapping over the EchoTik API surface.

ClawHub Agent Skills автор: xyz v1.0.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 1 420 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Маршрутизация запросов по аналитике TikTok Commerce на естественном языке в рабочие процессы EchoTik API с аутентификацией.

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикаМедиа и видеоТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 16. 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 74/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 54
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1420 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 307 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 11)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is an EchoTik API assistant, but its setup script stores reusable API credentials as plaintext in the user's shell profile with limited warning and control.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.