SKILLEMALL.ai

BD 1688-bp-inquiry-evaluate

Оценка качества обслуживания клиентов/приема запросов от продавцов на 1688 и отчет с предложениями по улучшению. Разделение по возможностям: - bp_inquiry_evaluate_summary: Общая производительность продавца магазина (показатели оценки команды / список базовых оценок продавца). - bp_inquiry_evaluate_sales_detail: Диагностика запросов отдельного продавца (список показателей оценки по продавцу / сводка оценки продавца / список деталей запросов). Триггерные слова: оценка продавца, оценка обслуживания клиентов, оценка команды, проверка качества обслуживания клиентов, проверка запросов, отчет о приеме, повышение квалификации, как работает обслуживание клиентов, как работает команда, как работают запросы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«1688 商家客服/业务员询盘接待质量评估与改进建议报告。 能力划分: - bp_inquiry_evaluate_summary:店铺业务…»

1688 商家客服/业务员询盘接待质量评估与改进建议报告。 能力划分: - bp_inquiry_evaluate_summary:店铺业务员整体表现(团队评估指标 / 业务员基础评估列表)。 - bp_inquiry_evaluate_sales_detail:单个业务员询盘诊断(业务员维度的评估指标列表 / 业务员评估摘要 / 询盘明细列表)。 触发词:业务员评估、客服评估、团队评估、客服质检、询盘质检、接待报告、能力提升、客服怎么样、团队怎么样、询盘怎么样。

ClawHub Agent Skills автор: 1688AiInfra v0.1.0 MIT-0 21 файл тело ≈ 1 137 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Оценка качества обслуживания клиентов/приема запросов от продавцов на 1688 и отчет с предложениями по улучшению.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 21. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1137 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • -35 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 234 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill mostly performs the promised 1688 inquiry reporting, but its Access Key setup is under-scoped and writes credentials under a different skill identity.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.