SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD amazon-competitor-review

Анализ отзывов конкурентов на Amazon: массовый сбор отзывов конкурентов по ASIN и сравнение нескольких продуктов, определение сильных сторон, которые постоянно хвалят конкуренты, и слабых сторон, на которые постоянно жалуются, поиск возможностей для дифференциации, вывод отчета о сравнении конкурентов и рекомендаций по стратегии. Используйте, когда пользователь спрашивает об анализе конкурентов, отзывах на конкурирующие продукты, сравнительном анализе конкурентов, анализе конкурентов, исследовании конкурентов, отзывах конкурентов, сравнении конкурентов, дифференцированном позиционировании, слабых сторонах конкурентов. Требуется ключ ARI API (ari_live_*).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«亚马逊竞品评论分析 Skill：批量采集竞品 ASIN 的评论并做多品对比， 定位对手被反复夸的强项与被反复骂的短板，找出可切入的差异化机会…»

亚马逊竞品评论分析 Skill：批量采集竞品 ASIN 的评论并做多品对比， 定位对手被反复夸的强项与被反复骂的短板，找出可切入的差异化机会， 输出竞品对比报告与打法建议。Use when the user asks about competitor analysis, rival product reviews, competitive benchmarking, 竞品分析、竞品调研、对手评论、 竞争对手对比、差异化定位、竞品短板。Requires an ARI API key (ari_live_*).

ClawHub Agent Skills автор: funewa v1.4.8 MIT-0 9 файлов тело ≈ 2 366 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Анализ отзывов конкурентов на Amazon: массовый сбор отзывов конкурентов по ASIN и сравнение нескольких продуктов, определение сильных сторон, которые…

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктуратип 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
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
Процесс не доведён
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

    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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/ari.py:61
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (amazon-competitor-review) не совпадает с папкой (competitor-review)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 69
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2366 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 256 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a real ARI Amazon review-analysis skill, but it can spend account credits and change account monitoring or confirmation settings with insufficient fresh user control.
    LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.