SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC shopify-automation

Автоматизируйте задачи Shopify через Rube MCP (Composio): продукты, заказы, клиенты, запасы, коллекции. Всегда сначала ищите инструменты для получения текущих схем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automate Shopify tasks via Rube MCP (Composio): products, orders, cust…»

Automate Shopify tasks via Rube MCP (Composio): products, orders, customers, inventory, collections. Always search tools first for current schemas.

Разбор skillemall

Скилл обещает автоматизировать задачи в Shopify через MCP Composio: товары, заказы, клиенты, инвентарь, коллекции. В файлах — одна инструкция на 1528 токенов без скриптов. Проверки показали: качество 84 из 100, процесс 57 из 100, критических ошибок нет. Опасность нулевая, но разрыв между качеством и процессом намекает на недостаток примеров или тестов. Скилл работает на 12 платформах, включая Claude и Cursor. На практике получится рутинная интеграция с Shopify API через готовый MCP, без сюрпризов. Ставить можно, если нужна базовая автоматизация магазина — скилл даст направление, но сам по себе не решит специфичные задачи.

sickn33/agentic-awesome-skills Agent Skills автор: sickn33 MIT 1 файл тело ≈ 1 641 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Автоматизируйте задачи Shopify через Rube MCP (Composio): продукты, заказы, клиенты, запасы, коллекции.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ГенераторShopifyИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: agentic-awesome-skills

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: 1. 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 62/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 59
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1641 токенов

    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 147 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.