SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD review-analysis

Глубокий анализ отзывов на товары Amazon, автоматическое выявление слабых мест продукта, анализ причин возврата, генерация предложений по улучшению и шаблонов ответов для службы поддержки. Вызывается, когда пользователь использует команду /review-analysis с ASIN продукта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«对亚马逊商品评论进行深度分析，自动识别产品痛点、分析退货原因，生成改进建议和客服回复模板。Invoke when user uses /re…»

对亚马逊商品评论进行深度分析，自动识别产品痛点、分析退货原因，生成改进建议和客服回复模板。Invoke when user uses /review-analysis command with a product ASIN.

ClawHub Agent Skills автор: liangdabiao v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 599 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Глубокий анализ отзывов на товары Amazon, автоматическое выявление слабых мест продукта, анализ причин возврата, генерация предложений по улучшению и шаблонов…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
88
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:78
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -X POST "https://mcp.sorftime.com?key=…" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:100
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -X POST "https://mcp.sorftime.com?key=…" \
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:78
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      curl -s -X POST "https://mcp.sorftime.com?key=…" \
      заглушка
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:100
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      curl -s -X POST "https://mcp.sorftime.com?key=…" \
      заглушка

    Просканировано файлов: 5. 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 41/100

    • 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 (review-analysis) не совпадает с папкой (amazon-sorftime-research-reviews-skill)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 60
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2599 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
    • +3Длина description 112: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 31 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is an instruction-only Amazon review analysis workflow that clearly uses a Sorftime API key, calls Sorftime, and saves review reports locally.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.