SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC linkfox-1688-product-detail

Запрос информации о товаре на 1688. Получение названия товара, характеристик, SKU/запасов, розничной цены за 1 шт., оптовых цен от 2 шт., цены в иностранной валюте, минимальной партии, изображений/видео, информации о логистике и упаковке, услуг поставщика, смешанных партий, счетов и сертификатов по offerId. Активируется при упоминании «информация о товаре на 1688», «ссылка на 1688» или «ID товара», «цена и остатки SKU», «цена за 1 шт.», «проверка цены для трансграничных закупок», «оценка поставщика», «вес упаковки», «1688 product detail», «offerId lookup», «sourcing details». Даже если не сказано «детали товара», навык активируется, если требуется проверить источник товара, цену, MOQ, SKU, логистику или данные поставщика по 1688 offerId.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«1688 商品详情查询。通过 offerId 获取商品标题、属性、SKU/库存、1 件零售价、2 件及以上批发阶梯价、外币价、起批量、图片/…»

1688 商品详情查询。通过 offerId 获取商品标题、属性、SKU/库存、1 件零售价、2 件及以上批发阶梯价、外币价、起批量、图片/视频、物流包装、供应商服务、混批、发票与证书等采购信息。用户提到 1688 商品详情、1688 链接或商品 ID 查货、SKU 价格库存、1 件采购价、跨境采购核价、供应商评估、包装重量、1688 product detail、offerId lookup、sourcing details 时触发。即使未明确说“商详”，只要希望根据 1688 offerId 核对货源、报价、MOQ、SKU、物流或供应商数据，也应触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.3 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 949 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Запрос информации о товаре на 1688.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураТорговлятип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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.
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
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/api.md:174
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    | coll…ent | string | 最近 30 天 48 小时揽收率 |
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc references/onboarding.md:13
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - macOS zsh：`echo 'export LINKFOX_AGENT_API_KEY="<key>"' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc`
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc references/onboarding.md:14
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (определение детектора / чёрного списка)
    - Linux bash：`echo 'export LINKFOX_AGENT_API_KEY="<key>"' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc`
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/onboarding.py:49
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    or "eyJh…iJ9")
    в кавычках

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1949 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 284 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill mainly performs the advertised 1688 product lookup, but it also includes account login, API-key generation, payment-order creation, automatic feedback reporting, and persistent local storage that deserve careful review before installation.
LLM: suspicious (high) · 21 авг. 2026 г.