BC geekbi-ozon-research-skill
Через Jijing Cloud запрашивайте и комбинированно анализируйте данные о реальных товарах, магазинах, категориях, ключевых словах и отзывах на Ozon для всех поддерживаемых в настоящее время сайтов, чтобы выполнить подбор трансграничных товаров, исследование рынка, анализ конкурентов, исследование SKU/SPU, ценовых диапазонов, спроса и предложения, выполнения заказов и отзывов пользователей. Используется, когда пользователь запрашивает комплексный подбор товаров Ozon, возможности на рынках России и других доступных стран, информацию о конкурирующих магазинах, категориях, поисковых словах или репутации, и нуждается в нескольких типах данных для принятия управленческих решений. Основывается только на реальных данных, возвращаемых Jijing Cloud, не предоставляет поиск по изображениям на платформе Ozon, гарантии прибыли или операции в бэк-офисе продавца.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过极鲸云查询和组合分析 Ozon 当前支持站点的真实商品、店铺、类目、关键词和评论数据，完成跨境选品、市场调研、竞品分析、SKU/SPU、…»
通过极鲸云查询和组合分析 Ozon 当前支持站点的真实商品、店铺、类目、关键词和评论数据，完成跨境选品、市场调研、竞品分析、SKU/SPU、价格带、需求供给、履约和用户反馈研究。用户提出 Ozon 综合选品、俄罗斯及其他可用市场机会、竞品店铺、类目赛道、搜索词或口碑研究，且需要多类数据形成经营判断时使用。只依据极鲸云真实返回数据，不提供 Ozon 平台内图搜、利润承诺或卖家后台操作。
Через Jijing Cloud запрашивайте и комбинированно анализируйте данные о реальных товарах, магазинах, категориях, ключевых словах и отзывах на Ozon для всех…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 31. 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 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: 17
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 267 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- -32 из 13 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 193 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 4 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 13)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.