BD qinghu-shopee-hot-intercept
青虎AI Shopee Взрывной трафик перехват и следование за продажами: по сайту и категории вытягивает списки товаров Shopee, массово проверяет детали товаров и снимки трендов, анализирует ценовые диапазоны и структуру продаж взрывных и стремительно растущих товаров, определяет, следовать за продажами по той же модели или использовать дифференцированный перехват трафика, а также подключается к 1688 для поиска по изображению и быстрого сбора аналогичных источников товаров. Должен срабатывать, когда пользователь ищет взрывные товары на Shopee, просматривает списки товаров, занимается следованием за продажами, анализирует горячие товары на тайваньском/малайзийском/индонезийском/тайском/филиппинском/сингапурском/вьетнамском/бразильском рынках. Ключевые слова: 青虎AI, Shopee, Сяпи, Юго-Восточная Азия, взрывные товары, следование за продажами, перехват трафика, списки товаров, стремительно растущие товары, сбор источников товаров.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«青虎AI Shopee 爆款截流跟卖：按站点和类目拉 Shopee 商品榜单，批量查商品详情与趋势快照，分析爆款和飙升款的价格带与销量结构，…»
青虎AI Shopee 爆款截流跟卖：按站点和类目拉 Shopee 商品榜单，批量查商品详情与趋势快照，分析爆款和飙升款的价格带与销量结构，判断同款跟卖还是差异化截流，并接 1688 以图搜款快速采集同款货源。当用户要在 Shopee 找爆款、看商品榜、做跟卖、分析台湾/马来/印尼/泰国/菲律宾/新加坡/越南/巴西站的热卖商品时必须触发。关键词：青虎AI、Shopee、虾皮、东南亚、爆款、跟卖、截流、商品榜单、飙升款、采集货源。
青虎AI Shopee Взрывной трафик перехват и следование за продажами: по сайту и категории вытягивает списки товаров Shopee, массово проверяет детали товаров и…
Как процесс D 43/100 · 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: 2. 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 43/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 32
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1581 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 216 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.