SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC linkfox-mpstats-ozon-category-products

Детализация всех товаров в категории Ozon в России по пути русской категории. Возвращает полные метрики для каждого SKU: продажи, выручку, цену, рейтинг, остатки, оборачиваемость, упущенную выручку и т.д. Поддерживает многомерную числовую фильтрацию, сортировку и конвертацию валют. Используется для поиска популярных товаров в категории, анализа ниш, анализа рейтинга категорий, наблюдения за положением брендов. Активируется, когда пользователь упоминает "детализация категории Ozon", "товары в категории Ozon", "поиск ниш Ozon", "популярные товары в категории Ozon", "рейтинг категории Ozon", "структура подкатегорий Ozon", "SKU в категории Ozon", "MPSTATS category", "Ozon category drill-down", "Russian marketplace niche", "Ozon niche mining", "Ozon subcategory bestseller". Активируется, даже если пользователь не упоминает "MPSTATS", но намеревается просмотреть продажи/цены/рейтинги всех товаров в категории по пути категории Ozon.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MPSTATS Ozon 俄罗斯站按俄语类目路径下钻该类目全部商品。返回每个 SKU 的销量、销售额、价格、评分、库存、周转、损失销售额等完…»

MPSTATS Ozon 俄罗斯站按俄语类目路径下钻该类目全部商品。返回每个 SKU 的销量、销售额、价格、评分、库存、周转、损失销售额等完整指标，支持多维数值筛选、排序、货币换算。用于类目爆款挖掘、蓝海洞察、类目排名分析、品牌格局观察。当用户提到 Ozon 类目下钻、Ozon 类目商品、Ozon 蓝海挖掘、Ozon 品类爆款、Ozon 类目排名、Ozon 子类目结构、Ozon 赛道 SKU、MPSTATS category, Ozon category drill-down, Russian marketplace niche, Ozon niche mining, Ozon subcategory bestseller 时触发此技能。即使用户未明确说"MPSTATS"，只要意图是按 Ozon 类目路径查看该类目下所有商品的销量/价格/排名表现，也应触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.6 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 959 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Детализация всех товаров в категории Ozon в России по пути русской категории.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураТорговлятип 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
C
52/100
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 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 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
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1959 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (9 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 387 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (5 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 performs Ozon analytics, but it also includes account login, API-token creation, payment ordering, and silent feedback reporting that need careful review.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.