BD sorftime-cli
Вызывает интерфейсы полных данных для трансграничной электронной коммерции Sorftime (Amazon 47 + Shopee 5 + Walmart 14 = 66 конечных точек) через sorftime-cli. Когда пользователю или агенту необходимо: писать скрипты для пакетного запроса ASIN/категории/ключевых слов/Best Seller/конкурентов/продаж дочерних товаров/отзывов о продуктах, настраивать несколько интерфейсов для выполнения гибких рабочих процессов (например, пакетный сбор -> перекрестный анализ -> периодический мониторинг), **обязательно** используйте этот навык. Триггерные слова: sorftime api, sorftime cli, вызвать sorftime, пакетный запрос ASIN, пакетные данные по категориям, sorftime endpoint, пользовательский рабочий процесс sorftime, написать скрипт sorftime, руководство по интерфейсу sorftime, amazon интерфейс, shopee интерфейс, walmart интерфейс, пакетный запрос sorftime, мониторинг регистрации, скрипт предупреждения о конкурентах, продажи дочерних товаров, развертывание мониторинга ключевых слов, сбор списка Best Seller, скрипт анализа тенденций категорий, межплатформенное сравнение (Amazon+Shopee+Walmart).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过 sorftime-cli 调用 Sorftime 跨境电商全量数据接口（Amazon 47 + Shopee 5 + Walmart…»
通过 sorftime-cli 调用 Sorftime 跨境电商全量数据接口（Amazon 47 + Shopee 5 + Walmart 14 = 66 个 endpoint）。 当用户或智能体需要：写脚本批量查询 ASIN/类目/关键词/Best Seller/跟卖/子体销量/产品评论， 自定义编排多个接口完成灵活工作流（如批量采集 → 交叉分析 → 定时监控）， **必须**使用本技能。 触发词：sorftime api、sorftime cli、调用 sorftime、批量查 ASIN、批量类目数据、 sorftime endpoint、自定义 sorftime 工作流、写 sorftime 脚本、sorftime 接口手册、 amazon 接口、shopee 接口、walmart 接口、sorftime 批量获取、监控注册、跟卖预警脚本、 子体销量、关键词监控部署、Best Seller 榜单抓取、类目趋势分析脚本、 跨平台对比（Amazon+Shopee+Walmart）。
Вызывает интерфейсы полных данных для трансграничной электронной коммерции Sorftime (Amazon 47 + Shopee 5 + Walmart 14 = 66 конечных точек) через sorftime-cli.
Как процесс D 49/100 · 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: 20. 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 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 (sorftime-cli) не совпадает с папкой (sorftime)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 7
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1502 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 449 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.