SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD linkfox-jiimore-page-asins-by-asin

Поиск конкурентов на Amazon в той же нише по ASIN. Поддерживает фильтрацию потенциальных конкурентов по множеству параметров: коэффициент конверсии по кликам, общий коэффициент конверсии, количество кликов, объем продаж, отзывы, рейтинг, цена, валовая прибыль и др. Активируется, когда пользователь упоминает "конкуренты в той же нише", "поиск конкурентов по ASIN", "анализ конкурентов в нише", "сравнение аналогичных товаров", "анализ конкурентов по ASIN", "список конкурентов в нише", "отбор конкурентов с высокой конверсией", "поиск продуктов Jiimore", "niche competitor by ASIN", "ASIN competitor analysis", "same niche products", "similar products discovery", "conversion rate comparison", "potential competitor screening", "Jiimore ASIN mining". Активируется также, если пользователь не упоминает явно "ниша" или "Niche", но его запрос касается поиска конкурентов в той же нише или отбора потенциальных конкурентов на основе ASIN.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«按ASIN查找亚马逊同细分市场（Niche）竞品，支持点击转化率、综合转化率、点击量、销量、评论、评分、价格、毛利率等多维度筛选潜力竞品。当…»

按ASIN查找亚马逊同细分市场（Niche）竞品，支持点击转化率、综合转化率、点击量、销量、评论、评分、价格、毛利率等多维度筛选潜力竞品。当用户提到同细分竞品、ASIN竞品挖掘、Niche竞品分析、同类商品对标、ASIN对标分析、细分市场竞品列表、高转化竞品筛选、极目产品挖掘、niche competitor by ASIN, ASIN competitor analysis, same niche products, similar products discovery, conversion rate comparison, potential competitor screening, Jiimore ASIN mining时触发此技能。即使用户未明确提及"细分市场"或"Niche"，只要其需求涉及根据某个ASIN挖掘同细分下的竞品列表或筛选潜力竞品，也应触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.6 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 870 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 24 ч назад

Поиск конкурентов на Amazon в той же нише по ASIN.

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторТорговлятип 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
44/100
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 44/100

  • 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
  • 85Шаги. Шагов: 32, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2870 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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 392 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (7 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 does the advertised competitor lookup, but it also includes account login, API key setup, payment ordering, automatic feedback reporting, and broad local data persistence that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.