BC juhe-enterprise-details-a2a
Точный запрос информации о предприятиях через API агрегированных данных. По полному наименованию предприятия, регистрационному номеру или унифицированному коду социального кредита запрашивает подробную информацию о регистрации предприятия, включая юридическое лицо, уставный капитал, сферу деятельности, акционеров, ключевой персонал, филиалы, историю изменений, аномалии в деятельности и т. д. Для использования этого навыка не требуется регистрация пользователя на платформе агрегированных данных; после установки можно платить по факту запроса. Навык точного запроса информации о предприятиях — это платный навык Alipay AI, который на основе предоставленного пользователем наименования предприятия или регистрационного номера предоставляет подробную информацию о регистрации предприятия. Он основан на протоколе приема платежей A2M (HTTP 402). Покупатель отправляет запрос на сервер продавца через этот навык, и после завершения оплаты получает соответствующие результаты. В процессе вызова на сервер агрегированных данных передается только наименование предприятия или регистрационный номер для запроса; не требуется предоставление номера телефона, удостоверения личности или другой личной конфиденциальной информации. Применяется в сценариях, когда пользователь запрашивает регистрационные данные предприятия, структуру акционеров, историю изменений, аномалии в деятельности и т. д.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于聚合数据企业信息精确查询 API，根据企业全名、注册号或统一社会信用代码查询企业详细工商信息，包括法人、注册资本、经营范围、股东、主要人…»
基于聚合数据企业信息精确查询 API，根据企业全名、注册号或统一社会信用代码查询企业详细工商信息，包括法人、注册资本、经营范围、股东、主要人员、分支机构、变更记录、经营异常等。本技能使用无需用户注册聚合数据平台，安装后即可按实际查询付费使用。 企业信息精确查询技能是根据用户提供的企业名称或注册号，提供企业工商详细信息的支付宝 AI 付付费技能，基于 A2M（HTTP 402）收单协议。买家通过本 Skill 向卖家服务端发起请求，完成支付后获取相关结果。 调用过程仅上传查询用的企业名称或注册号至聚合数据服务端，无需提供手机号、身份证等其他个人隐私。 适用于用户查询企业工商档案、股东结构、变更记录、经营异常等场景。
Точный запрос информации о предприятиях через API агрегированных данных.
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: 4. 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: 75
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1252 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 310 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.