BD qinghu-tiktok-product-analyst
青虎AI TikTok Анализ отдельных товаров: Массово проверяйте детали товаров, разбирайте связанные с ними продающие видео, прямые трансляции и инфлюенсеров, читайте комментарии к товарам, количественно оценивайте вирусный потенциал товара в сети и зависимость от каналов (от видео, от прямых трансляций или от матрицы инфлюенсеров), предоставляйте поддержку данных для закупок и бюджета на продвижение. Обязательно запускать, когда пользователь хочет проанализировать товар на TikTok, посмотреть, через какие каналы товар набирает обороты, оценить вирусный потенциал товара, посмотреть отзывы о товаре, определить бюджет на закупку и продвижение. Ключевые слова: 青虎AI, TikTok, TikTok Shop, анализ отдельных товаров, вирусный потенциал, зависимость от каналов, продающее видео, прямая трансляция, комментарии к товару, закупка, бюджет на продвижение.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«青虎AI TikTok 单品分析：批量查商品详情，拆解它关联的带货视频、直播与达人，读商品评论，量化单品的全网爆发力与渠道依赖度（靠视频、靠…»
青虎AI TikTok 单品分析：批量查商品详情，拆解它关联的带货视频、直播与达人，读商品评论，量化单品的全网爆发力与渠道依赖度（靠视频、靠直播还是靠达人矩阵），为货源采购与推广预算提供数据支撑。当用户要分析 TikTok 某个商品、看某款靠什么渠道起量、评估单品爆发力、看商品评论口碑、判断备货和推广预算时必须触发。关键词：青虎AI、TikTok、TikTok Shop、单品分析、爆发力、渠道依赖、带货视频、直播、商品评论、备货、推广预算。
青虎AI TikTok Анализ отдельных товаров: Массово проверяйте детали товаров, разбирайте связанные с ними продающие видео, прямые трансляции и инфлюенсеров…
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: 33
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1535 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 222 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.