SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC linkfox-mpstats-ozon-product-search

MPSTATS Ozon — поиск и обратный поиск товаров на российском рынке Ozon. Ищет товары Ozon в базе данных MPSTATS по русскоязычным ключевым словам или SKU, возвращает ID товара, название, бренд и информацию о продавце. Является отправной точкой для подбора товаров и анализа конкурентов на Ozon. Активируется, когда пользователь упоминает Ozon 选品, Ozon 商品搜索, 俄罗斯电商选品, Ozon 关键词搜索, Ozon SKU 查询, MPSTATS Ozon, Ozon product search, MPSTATS Ozon, Russian marketplace, Ozon SKU lookup, Ozon keyword search. Даже если пользователь явно не упоминает «MPSTATS», этот навык следует активировать, если его намерение — найти или выполнить обратный поиск товаров на российском рынке Ozon по ключевым словам или SKU.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MPSTATS Ozon 俄罗斯站商品搜索与反查。按俄语关键词或 SKU 在 MPSTATS 数据库中检索 Ozon 商品，返回商品 ID、…»

MPSTATS Ozon 俄罗斯站商品搜索与反查。按俄语关键词或 SKU 在 MPSTATS 数据库中检索 Ozon 商品，返回商品 ID、标题、品牌和卖家信息，是 Ozon 选品与竞品链路的起点。当用户提到 Ozon 选品、Ozon 商品搜索、俄罗斯电商选品、Ozon 关键词搜索、Ozon SKU 查询、MPSTATS Ozon、Ozon product search, MPSTATS Ozon, Russian marketplace, Ozon SKU lookup, Ozon keyword search 时触发此技能。即使用户未明确提到"MPSTATS"，只要其意图是在 Ozon 俄罗斯站按关键词或 SKU 发现或反查商品，也应触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.7 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 032 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

MPSTATS Ozon — поиск и обратный поиск товаров на российском рынке Ozon.

Как процесс C 53/100 · 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
53/100
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 53/100

  • 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
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2032 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 329 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Есть примеры (3 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 product search, but it also handles account login, phone/SMS verification, API key setup, payment order creation, automatic feedback reporting, and persistent local storage, which is broader than a simple search skill.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.