SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC alphashop-sel-newproduct

SKILL AlphaShop по подбору новых товаров: генерация подробного анализа рынка и отчетов с рекомендациями по новым товарам на основе ключевых слов и условий отбора товаров. Поддерживает трансграничную электронную коммерцию для платформ Amazon и TikTok, предоставляя оценку рынка, анализ конкуренции, рекомендации по новым товарам, сравнение популярных товаров и другие функции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AlphaShop新品选品SKILL：基于关键词和商品筛选条件生成深度市场分析和新品推荐报告。 支持Amazon和TikTok平台的跨境电商…»

AlphaShop新品选品SKILL：基于关键词和商品筛选条件生成深度市场分析和新品推荐报告。 支持Amazon和TikTok平台的跨境电商选品，提供市场评级、竞争分析、新品推荐、热销品对比等功能。

ClawHub Agent Skills автор: 1688AiInfra v1.0.0 MIT-0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 589 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

SKILL AlphaShop по подбору новых товаров: генерация подробного анализа рынка и отчетов с рекомендациями по новым товарам на основе ключевых слов и условий…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Утечка данных read-dotenv QUICKSTART.md:35
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv QUICKSTART.md:41
    Чтение файла .env
    source .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv test.sh:31
    Чтение файла .env (тестовый файл / пример)
    source .env
    тестовый файл
  • низкая Утечка данных read-dotenv test.sh:35
    Чтение файла .env (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
    echo "   运行: cp .env.example .env 并编辑"
    тестовый файлв кавычках

Просканировано файлов: 8. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 79
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2589 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • +3Длина description 99: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -222 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 79 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears to do the AlphaShop product-research work it describes, but it needs review because required API credentials and outbound API use are under-declared and documented inconsistently.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.