AC affiliatematic
Интегрирует AI-рекомендации партнерских продуктов Amazon на веб-сайты с помощью affiliatematic.com. Используйте, когда вам нужно: (1) Добавить виджеты партнерских ссылок Amazon на веб-сайт, (2) Настроить автоматические рекомендации продуктов на основе контента страницы, (3) Оптимизировать партнерский доход с помощью подбора продуктов на основе ИИ, (4) Настроить автоматизацию партнерского маркетинга. Срабатывает на: партнер Amazon, партнерский маркетинг, рекомендации продуктов, партнерский виджет, интеграция с Amazon Associates, монетизация веб-сайта с помощью Amazon.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Integrate AI-powered Amazon affiliate product recommendations into web…»
Integrate AI-powered Amazon affiliate product recommendations into websites using affiliatematic.com. Use when you need to: (1) Add Amazon affiliate widgets to a website, (2) Set up automated product recommendations based on page content, (3) Optimize affiliate revenue with AI-powered product matching, (4) Configure affiliate marketing automation. Triggers: amazon affiliate, affiliate marketing, product recommendations, affiliate widget, amazon associates integration, monetize website with amazon.
Интегрирует AI-рекомендации партнерских продуктов Amazon на веб-сайты с помощью affiliatematic.com. Используйте, когда вам нужно: (1) Добавить виджеты…
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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 58/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 829 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 502 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.