SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC linkfox-mpstats-ozon-product-detail

Массовый поиск подробной информации о товарах Ozon в России. За раз можно передать до 100 идентификаторов товаров Ozon, чтобы получить полную карточку каждого SKU: цену, скидку, цену с Ozon Card, рейтинг, количество отзывов, остатки, продажи, выручку, потенциальные продажи/упущенную выручку, дату размещения, изображения и т.д. Активируется, когда пользователь упоминает "подробности товара Ozon", "подробности SKU Ozon", "проверка цен/рейтинга/продаж/остатков Ozon", "массовый поиск SKU Ozon", "сбор базовых данных конкурентов Ozon", "карточка товара Ozon", "MPSTATS Ozon detail", "Ozon SKU detail", "Ozon product card", "Ozon batch lookup", "Russian marketplace product detail". Активируется, даже если пользователь не упоминает "MPSTATS", но намеревается получить полные данные карточки товара по SKU Ozon.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MPSTATS Ozon 俄罗斯站 SKU 全量详情批量查询。一次最多传 100 个 Ozon 商品 ID，返回每个 SKU 的价格、折扣、…»

MPSTATS Ozon 俄罗斯站 SKU 全量详情批量查询。一次最多传 100 个 Ozon 商品 ID，返回每个 SKU 的价格、折扣、Ozon Card 价、评分、评论数、库存、销量、销售额、潜在销售额/损失销售额、上架日期、图片等完整商品卡。当用户提到 Ozon 商品详情、Ozon SKU 详情、Ozon 价格/评分/销量/库存核对、批量 Ozon SKU 查询、竞品 Ozon 基础数据拉取、Ozon 竞品卡片、MPSTATS Ozon detail, Ozon SKU detail, Ozon product card, Ozon batch lookup, Russian marketplace product detail 时触发此技能。即使用户未明确说"MPSTATS"，只要意图是按 Ozon SKU 拉取全量商品卡数据，也应触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.6 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 978 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Массовый поиск подробной информации о товарах Ozon в России.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

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
57/100
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 57/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1978 токенов
  • 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 382 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (4 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
This skill mainly performs the advertised Ozon product-detail lookup, but it also includes sensitive account, token, billing, payment, feedback, and under-disclosed persistence behavior that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.