AC goofish-search-list
Скрапит результаты поиска подержанных товаров с Goofish (闲鱼/xianyu, goofish.com) — крупнейшей китайской торговой площадки подержанных товаров. Входные данные: ключевое слово, необязательные параметры сортировки/фильтрации. Выходные данные: список товаров с id, названием, ценой, изображением, местоположением, количеством желающих на страницу (30 товаров/страницу). Используйте, когда пользователь упоминает goofish, 闲鱼, xianyu, 二手交易, китайская торговая площадка подержанных товаров, 二手商品搜索, поиск подержанных товаров, скрапинг объявлений goofish, результаты поиска xianyu, сбор цен на подержанные товары, мониторинг цен на подержанные товары, 闲鱼关键词搜索, 闲鱼数据采集, пакетный сбор данных с 闲鱼, парсер goofish, данные goofish, извлечение данных xianyu, 二手商品价格监控, цены на подержанные iPhone, цены на подержанные телефоны. Также применяется к: исследованию цен на китайском рынке подержанных товаров, мониторингу продуктов конкурентов через объявления о подержанных товарах, анализу запасов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scrapes second-hand item search results from Goofish (闲鱼/xianyu, goofi…»
Scrapes second-hand item search results from Goofish (闲鱼/xianyu, goofish.com) — China's largest second-hand marketplace. Input: keyword, optional sort/filter params. Output: list of items with id, title, price, image, location, want-count per page (30 items/page). Use when user mentions goofish, 闲鱼, xianyu, 二手交易, second-hand marketplace China, 二手商品搜索, search used goods, scrape goofish listings, xianyu search results, collect second-hand prices, monitor used item prices, 闲鱼关键词搜索, 闲鱼数据采集, 批量抓取闲鱼, goofish scraper, goofish data, xianyu data extraction, 二手商品价格监控, used iPhone prices, 二手手机价格. Also applies to: price research on Chinese second-hand market, competitor product monitoring via used goods listings, inventory analysis.
Скрапит результаты поиска подержанных товаров с Goofish (闲鱼/xianyu, goofish.com) — крупнейшей китайской торговой площадки подержанных товаров. Входные данные…
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 21, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1855 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 730 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.