SKILLEMALL.ai

AB inventory-health-auditor

Аудит заметок по инвентарю электронной коммерции или экспорта SKU, выявление рисков дефицита, устаревания, избыточных запасов, блокировки капитала и готовности к промоакциям, затем преобразование частичных данных инвентаря в приоритетный план пополнения, удержания или распродажи. Используйте, когда операторы, покупатели, планировщики или основатели нуждаются в еженедельной или ежемесячной диагностике инвентаря без интеграции с ERP, WMS или BI в реальном времени.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit ecommerce inventory notes or SKU exports, flag stockout, aging,…»

Audit ecommerce inventory notes or SKU exports, flag stockout, aging, overstock, capital lock-up, and promo-readiness risks, then turn partial inventory data into a prioritized replenish-hold-clear brief. Use when operators, buyers, planners, or founders need a weekly or monthly inventory diagnosis without live ERP, WMS, or BI integrations.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 831 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Аудит заметок по инвентарю электронной коммерции или экспорта SKU, выявление рисков дефицита, устаревания, избыточных запасов, блокировки капитала и…

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторТорговляИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. 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 73/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 41
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 831 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 342 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is internally consistent with its offline inventory-audit purpose: it processes user-pasted SKU/export text, has no install steps, does not request credentials, and contains only local, heuristic analysis code.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 14 апр. 2026 г.