BD 1688-distribution-amazon
Инструмент для выгрузки товаров с 1688 в магазин Amazon и сохранения их в виде черновиков для магазина "店小宝". Используйте, когда пользователь упоминает сценарии, такие как «выгрузить товары в Amazon», «загрузить на Amazon», «публикация товаров на Amazon», «отправить товары с 1688 на Amazon», «выгрузка товаров на Amazon», «создать черновик для Amazon», «публиковать напрямую на Amazon». Текущая версия только создает черновики для магазина "店小宝" Amazon; даже если пользователь просит опубликовать напрямую, следует сообщить, что поддерживается только сохранение черновика, и направить пользователя в "店小宝" для дальнейшей публикации. Охватывает: проверку среды, подтверждение магазина, инициализацию сессии, запрос товаров с 1688, сопоставление категорий Amazon, обработку/обрезку/перевод основной картинки, разбор схемы Amazon, сопоставление CPV, создание полезной нагрузки Amazon для "店小宝", сохранение локального черновика.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将1688商品铺货到Amazon店铺并保存为店小宝待发布草稿的工具链。当用户提到「铺货Amazon」「上架Amazon」「Amazon发品」…»
将1688商品铺货到Amazon店铺并保存为店小宝待发布草稿的工具链。当用户提到「铺货Amazon」「上架Amazon」「Amazon发品」「把1688商品发到Amazon」「亚马逊铺货」「生成Amazon草稿」「直接发布到Amazon」等场景时必须使用此技能。当前版本只创建店小宝 Amazon 待发布草稿；即便用户要求直接发布，也应告知仅支持保存草稿并引导用户去店小宝完成后续发布。覆盖：环境检查、店铺确认、session 初始化、1688商品查询、Amazon类目映射、主图白底/裁剪/翻译、Amazon schema解析、CPV映射、店小宝Amazon payload构造、本地草稿保存。
Инструмент для выгрузки товаров с 1688 в магазин Amazon и сохранения их в виде черновиков для магазина "店小宝".
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 20. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription 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 (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1774 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (12 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- -32 из 15 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 298 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +4Есть примеры (16 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.