SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD linkfox-etsy-product-detail

Запрашивает общедоступные сведения о товаре Etsy Listing. Введите прямую ссылку на товар Etsy, чтобы получить заголовок и описание товара, ценовой диапазон, валюту, основное изображение и галерею изображений, варианты, максимальный запас, категорию, местоположение доставки и предполагаемое время доставки, информацию о магазине, количество отзывов, рейтинг и метки обратной связи покупателей и т. д. Активируется, когда пользователь упоминает сведения о товаре Etsy, анализ листинга Etsy, запрос информации о товаре Etsy, разбор листинга конкурента, извлечение цены и изображения, обзор магазина и отзывов, Etsy product details, Etsy listing lookup. Даже если пользователь явно не говорит "сведения о товаре", если он предоставляет прямую ссылку на товар Etsy с числовым идентификатором листинга и хочет получить информацию с текущей общедоступной страницы товара, этот навык должен быть активирован.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«查询单个 Etsy Listing 的公共商品详情。输入 Etsy 商品直链，返回商品标题与描述、价格区间、币种、主图与图片集、变体、库存上…»

查询单个 Etsy Listing 的公共商品详情。输入 Etsy 商品直链，返回商品标题与描述、价格区间、币种、主图与图片集、变体、库存上限、类目、发货地与预计送达、店铺资料、评论数量、评分及买家反馈标签等数据。当用户提到 Etsy 商品详情、Etsy listing 解析、Etsy 商品链接查询、竞品 Listing 拆解、价格图片提取、店铺与评论概况、Etsy product details、Etsy listing lookup 时触发。即使用户未明确说“商品详情”，只要提供带数字 listing ID 的 Etsy 商品直链并希望读取当前公开商品页信息，也应触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 553 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Запрашивает общедоступные сведения о товаре Etsy Listing.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаТексты и документыДанные и аналитикатип 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%
97
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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.
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1553 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (11 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 293 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (1 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
The skill mainly performs an Etsy listing lookup, but it also includes account login, API-key issuance, payment-order flows, automatic feedback reporting, and broad local persistence that need careful review.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.