SKILLEMALL.ai

BD competitor-analyzer

Инструмент для автоматизации анализа конкурентов. Введите ключевые слова или веб-сайты конкурентов, чтобы автоматически собирать общедоступную информацию о них (особенности продукта, цены, отзывы) и создавать структурированные отчеты по анализу конкурентов. Поддерживает экспорт результатов в формате JSON/Markdown. Незаменим для SEO-специалистов, операционных менеджеров и продакт-менеджеров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«竞品分析自动化工具。输入竞品关键词或网站,自动抓取竞品公开信息(产品特点、价格、评价),生成结构化竞品分析报告,支持导出 JSON/Mark…»

竞品分析自动化工具。输入竞品关键词或网站,自动抓取竞品公开信息(产品特点、价格、评价),生成结构化竞品分析报告,支持导出 JSON/Markdown 格式结果。SEO/运营/产品经理必备。

ClawHub Hermes автор: jpengcheng523-netizen v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 355 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент для автоматизации анализа конкурентов.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 94 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "install_hint"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (competitor-analyzer) не совпадает с папкой (jingpin-fenxi-auto)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 355 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)
  • +3Длина description 94: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently performs public competitor research with web search/crawling and local report export, with some routing and usage cautions but no evidence of malicious behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.