SKILLEMALL.ai

AB Find Resellers

Находит реселлеров, дистрибьюторов, вторичных продавцов и возможности перепродажи по каналам для электронной коммерции и трансграничных продуктов. Используйте, когда пользователь хочет получить помощь в определении того, кто может перепродавать продукт, составить список вероятных партнеров по перепродаже или сравнить соответствие реселлеров по рынку, типу торговой точки и модели продаж.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find resellers, stockists, secondary sellers, and channel resale oppor…»

Find resellers, stockists, secondary sellers, and channel resale opportunities for ecommerce and cross-border products. Use when the user wants help identifying who may resell the product, shortlist likely resale partners, or compare reseller fit by market, storefront type, and sales model.

ClawHub Agent Skills автор: LeroyCreates v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 304 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Находит реселлеров, дистрибьюторов, вторичных продавцов и возможности перепродажи по каналам для электронной коммерции и трансграничных продуктов.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, согласованность, повторный запуск

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Find Resellers) не совпадает с папкой (find-resellers)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 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: 22
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 304 токенов

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 291 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a narrow research helper for finding reseller leads and does not include code, credential access, persistence, or hidden behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.