SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF maishou

Получение лучшей цены и купонов на товары на китайских платформах электронной коммерции (Taobao, Tmall, JD.com, Pinduoduo, Douyin, KaiShou), сравнение цен на товары и использование, когда пользователи хотят совершить покупку или получить информацию о скидках.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«获取商品在淘宝(Taobao)、天猫(TMall)、京东(JD.com)、拼多多(PinDuoDuo)、抖音(Douyin)、快手(KaiS…»

获取商品在淘宝(Taobao)、天猫(TMall)、京东(JD.com)、拼多多(PinDuoDuo)、抖音(Douyin)、快手(KaiShou)的最优价格、优惠券的技能，商品价格全网对比，当用户想购物或者获取优惠信息时使用。Get the best price, coupons for goods on Chinese e-commerce platforms, compare product prices, and use when users want to shop or get discount information.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 116 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Получение лучшей цены и купонов на товары на китайских платформах электронной коммерции (Taobao, Tmall, JD.com, Pinduoduo, Douyin, KaiShou), сравнение цен на…

Как процесс F 34/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

Справочниктип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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 (maishou) не совпадает с папкой (taobao)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 116 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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.