SKILLEMALL.ai

BC linkfox-expert-blue-ocean-market-scanner

Эксперт по сканированию рынка нишевых категорий Amazon. Подходит, когда пользователь предоставляет ключевые слова категории или ASIN и требуется многоисточниковый анализ рынка, проверка ключевых слов, анализ тенденций, сканирование конкурентной среды, разбор топовых ASIN, расчет прибыли или отчет по категории в формате HTML.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«亚马逊蓝海品类市场扫描专家。适用于用户提供品类关键词或 ASIN 后,需要多源市场洞察、关键词验证、趋势分析、竞争格局扫描、Top ASIN…»

亚马逊蓝海品类市场扫描专家。适用于用户提供品类关键词或 ASIN 后,需要多源市场洞察、关键词验证、趋势分析、竞争格局扫描、Top ASIN 拆解、利润核算或 HTML 品类报告的场景。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.2 MIT-0 80 файлов тело ≈ 1 178 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Эксперт по сканированию рынка нишевых категорий Amazon.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token skills/linkfox-jiimore-get-niche-info-by-keyword/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

Ещё 2 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 5. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "zh_name"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1178 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)
  • +3Длина description 93: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a real LinkFox market-analysis bundle, but it also handles credentials, billing, scheduled tasks, public uploads, automatic feedback, and persistent local data storage that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · 9 авг. 2026 г.