AB reddit-market-insights
Исследуйте категории электронной коммерции на Reddit, чтобы найти области возможностей (болевые точки) и популярные товары с помощью семантического ИИ-поиска через сервер reddit-insights.com MCP. Используйте, когда вам нужно: (1) Найти болевые точки и жалобы покупателей в электронной коммерции, связанные с категорией, (2) Определить неудовлетворенные варианты использования и пробелы в продуктах, (3) Обнаружить популярные товары и «что люди покупают/рекомендуют», (4) Проверить идеи категорий/продуктов с реальными отзывами пользователей, (5) Извлечь дословные цитаты в качестве доказательств. Триггеры: исследование рынка электронной коммерции, возможности категорий, популярные товары, исследование электронной коммерции на Reddit, болевые точки для покупателей, пробелы в продуктах, исследование DTC, альтернативы Amazon, что купить, идеи подарков, рекомендации по продуктам.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Research ecommerce categories on Reddit to find opportunity areas (pai…»
Research ecommerce categories on Reddit to find opportunity areas (pain points) and trending products using semantic AI search via reddit-insights.com MCP server. Use when you need to: (1) Find ecommerce buyer pain points and complaints tied to a category, (2) Identify underserved use cases and product gaps, (3) Discover trending products and “what people are buying/recommending”, (4) Validate category/product ideas with real user feedback, (5) Extract verbatim quotes as evidence. Triggers: ecommerce market research, category opportunities, trending products, reddit ecommerce research, pain points for buyers, product gap, DTC research, Amazon alternatives, what to buy, gift ideas, product recommendations.
Исследуйте категории электронной коммерции на Reddit, чтобы найти области возможностей (болевые точки) и популярные товары с помощью семантического ИИ-поиска…
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, 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: 3. 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 65/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 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
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 86
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2491 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
- -232 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 714 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.