SKILLEMALL.ai

BD taobao-shangou

Получение скрытых больших купонов на скидку и подарочных сертификатов для ежедневных распродаж на Taobao. Включает общие купоны, купоны для супермаркетов, купоны на ночные перекусы, купоны на лекарства, купоны на закуски, купоны для студентов и т. д. Не нужно сканировать код или копировать пароль, просто введите специальное ключевое слово для поиска скрытых мероприятий. Безопасно и удобно, получение актуальных мероприятий через API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«查询淘宝闪购每日隐藏的大额福利优惠券和红包。包含通用红包、超市红包、夜宵红包、买药红包、零食红包、学生专享等。无需扫码,无需复制口令,搜索专…»

查询淘宝闪购每日隐藏的大额福利优惠券和红包。包含通用红包、超市红包、夜宵红包、买药红包、零食红包、学生专享等。无需扫码,无需复制口令,搜索专用口令词即可获得隐藏各类福利活动,安全便捷,通过API获取当日最新活动。

ClawHub Agent Skills автор: 专用于淘宝闪购福利订阅放送 v1.0.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 192 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Получение скрытых больших купонов на скидку и подарочных сертификатов для ежедневных распродаж на Taobao.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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 41/100

  • 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 (taobao-shangou) не совпадает с папкой (shangou-bonus)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 192 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 106: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a narrow Taobao coupon lookup helper that fetches public promotion data from one disclosed third-party API and caches it locally.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.