AD amazon-deep-research-v4
Глубокий анализ продуктов Amazon V4: кросс-платформенная проверка (AMZScout + поиск ключевых слов Xigua + Seller Sprite) → поиск аналогичных товаров на 1688 по изображению → расчет валовой прибыли в реальном времени по 7 показателям → аудит соответствия IP требованиям WIPO → HTML-визуализированный отчет. Триггерные слова: исследование Amazon/выбор продукта/исследование рынка/Amazon research/анализ валовой прибыли/быстрое исследование/анализ продукта/анализ конкурентов/отчет по выбору продукта.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«亚马逊深度选品V4：多平台交叉验证(AMZScout+西柚找词+卖家精灵) → 1688以图搜图同款采购 → 实时汇率7项毛利计算 → WI…»
亚马逊深度选品V4：多平台交叉验证(AMZScout+西柚找词+卖家精灵) → 1688以图搜图同款采购 → 实时汇率7项毛利计算 → WIPO IP合规审计 → HTML可视化报告。 触发词：亚马逊调研/选品/市场调研/Amazon research/毛利分析/快速调研/产品分析/竞品分析/选品报告
Глубокий анализ продуктов Amazon V4: кросс-платформенная проверка (AMZScout + поиск ключевых слов Xigua + Seller Sprite) → поиск аналогичных товаров на 1688…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 44
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1276 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 151 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 7)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.