BC linkfox-junglescout-product-database
Многокритериальный фильтр базы данных продуктов Jungle Scout, поддерживает фильтрацию товаров Amazon по категориям, цене, продажам, доходу, отзывам, рейтингу, весу, рейтингу BSR, LQS, типу продавца и другим параметрам, охватывая 10 сайтов. Активируется, когда пользователь упоминает подбор продуктов на Amazon, фильтрацию базы данных продуктов, фильтрацию по рейтингу BSR, подбор продуктов по категориям, подбор продуктов с высоким рейтингом и низкой конкуренцией, подбор продуктов FBA, поиск продуктов на Amazon, фильтрацию продуктов, Amazon product database, product research, product filtering, BSR rank filter, category product search, niche product finder, FBA product search, Amazon product discovery, low competition products, Jungle Scout product database. Даже если пользователь явно не упоминает "Jungle Scout" или "база данных продуктов", этот навык следует активировать, если его запрос включает фильтрацию товаров Amazon по нескольким критериям или поиск потенциальных продуктов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Jungle Scout产品数据库多条件筛选，支持按品类、价格、销量、收入、评论、评分、重量、BSR排名、LQS、卖家类型等维度筛选亚马逊商…»
Jungle Scout产品数据库多条件筛选，支持按品类、价格、销量、收入、评论、评分、重量、BSR排名、LQS、卖家类型等维度筛选亚马逊商品，覆盖10个站点。当用户提到亚马逊选品、产品数据库筛选、BSR排名筛选、品类选品、高评分低竞争选品、FBA选品、亚马逊商品搜索、产品筛选、Amazon product database, product research, product filtering, BSR rank filter, category product search, niche product finder, FBA product search, Amazon product discovery, low competition products, Jungle Scout product database时触发此技能。即使用户未明确提及"Jungle Scout"或"产品数据库"，只要其需求涉及按多条件筛选亚马逊商品或发现潜力产品，也应触发此技能。
Многокритериальный фильтр базы данных продуктов Jungle Scout, поддерживает фильтрацию товаров Amazon по категориям, цене, продажам, доходу, отзывам, рейтингу…
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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-rcreferences/onboarding.md:13Запись 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-rcreferences/onboarding.md:14Запись 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-tokenscripts/onboarding.py:49Строка, 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-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 100Шаги. Шагов: 43
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1950 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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 440 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.