SKILLEMALL.ai

BF linkfox-expert-keyword-product-selection

Полный процесс подбора ключевых слов для Amazon на основе семенного слова или заданного ключевого слова, использование Amazon Search и Seller Sprite для фильтрации нишевых рынков по соотношению спроса и предложения, добавление репрезентативных товаров, а затем вывод списка кандидатов по соотношению спроса и предложения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«围绕种子词或给定关键词完成亚马逊关键词选品全流程,使用 Amazon 搜索与卖家精灵供需比筛选细分市场,补充代表商品后按需供比输出候选清单。…»

围绕种子词或给定关键词完成亚马逊关键词选品全流程,使用 Amazon 搜索与卖家精灵供需比筛选细分市场,补充代表商品后按需供比输出候选清单。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.0 MIT-0 31 файл тело ≈ 2 003 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Полный процесс подбора ключевых слов для Amazon на основе семенного слова или заданного ключевого слова, использование Amazon Search и Seller Sprite для…

Как процесс F 37/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/steps/S1.md, references/steps/S2.md, references/steps/S3.md

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
56
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
37/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/steps/S1.md, references/steps/S2.md, references/steps/S3.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/steps/S1.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/steps/S2.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/steps/S3.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/steps/S4.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/run_pipeline.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "zh_name"

Процессный рейтинг: все десять параметров 37/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/steps/S1.md, references/steps/S2.md, references/steps/S3.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): references/steps/S1.md, references/steps/S2.md, references/steps/S3.md
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2003 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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 70: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches Amazon keyword research, but it bundles and instructs several high-impact behaviors that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · 21 авг. 2026 г.