SKILLEMALL.ai

AC agentic-commerce-forthecult

Агентские навыки для электронной коммерции позволяют агентам автономно просматривать и искать качественные товары для образа жизни, здоровья и техники, а также подарки, просматривать детали, создавать заказы с помощью мультивалютных платежей (Solana, Ethereum, Base, Polygon, Arbitrum, Bitcoin, Dogecoin, Monero), применять скидки для держателей токенов CULT и отслеживать заказы от оплаты до доставки. Используйте, когда пользователь хочет купить товары для людей и ИИ, просмотреть магазин, найти подарки, оформить заказ или отследить доставку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agentic Commerce skills enables agents to autonomously browse and sear…»

Agentic Commerce skills enables agents to autonomously browse and search for quality lifestyle, wellness, and tech products and gifts, view details, create orders with multi-chain payments (Solana, Ethereum, Base, Polygon, Arbitrum, Bitcoin, Dogecoin, Monero), apply CULT token-holder discounts, and track orders from payment to delivery. Use when a user wants to buy products for humans and AI, browse a store, find gifts, place an order, or track a shipment.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла тело ≈ 3 896 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Агентские навыки для электронной коммерции позволяют агентам автономно просматривать и искать качественные товары для образа жизни, здоровья и техники, а…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураЛогистика и складИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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 · 7

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 7
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/API.md:78
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      { "symbol": "USDC", "name": "USD Coin", "type": "spl", "decimals": 6, "mint": "EPjF…t1v" },
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/API.md:79
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      { "symbol": "USDT", "name": "Tether", "type": "spl", "decimals": 6, "mint": "Es9v…NYB" },
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/API.md:88
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      { "symbol": "USDC", "name": "USD Coin", "type": "erc20", "decimals": 6, "mint": "0xA0…B48" },
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/API.md:89
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      { "symbol": "USDT", "name": "Tether", "type": "erc20", "decimals": 6, "mint": "0xdA…ec7" }
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/API.md:382
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "walletAddress": "7xKX…AsU"
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/CHECKOUT-FIELDS.md:127
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "walletAddress": "0x74…D18"
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/CHECKOUT-FIELDS.md:141
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "address": "7xKX…AsU",
      в кавычках

    Просканировано файлов: 4. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 43
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3896 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 460 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.