SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC linkfox-seerfar-ozon-shop-search

Поиск товаров в магазине Seerfar Ozon: по ID магазина Ozon (продавца) извлекает список товаров этого магазина, возвращает данные о продажах за последние 30 дней, цене, рейтинге, весе, способе доставки (FBO/FBS), типе продавца (местный/трансграничный), коэффициенте возвратов и отмен для каждого товара, а также общие продажи магазина за последние 30 дней. Используется для анализа товаров конкурентных магазинов, поиска популярных товаров магазина, разбора структуры товаров продавца. Активируется, когда пользователь упоминает товары магазина Ozon, список товаров продавца Ozon, анализ конкурентных магазинов, популярные товары магазина Ozon, анализ продавца Ozon, поиск по магазину Seerfar Ozon, Ozon shop search, Ozon seller products, competitor shop analysis, Ozon store products. Даже если пользователь явно не упоминает "Seerfar", этот навык должен активироваться, если его намерение — просмотреть данные о товарах и продажах определенного магазина/продавца Ozon.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Seerfar Ozon 店铺商品搜索：按 Ozon 店铺（卖家）ID 拉取该店铺的商品列表，返回每个商品的近30天销量、价格、评分、重量、…»

Seerfar Ozon 店铺商品搜索：按 Ozon 店铺（卖家）ID 拉取该店铺的商品列表，返回每个商品的近30天销量、价格、评分、重量、配送方式（FBO/FBS）、卖家类型（本土/跨境）、退货取消率，以及店铺近30天总销量。用于竞品店铺商品分析、店铺爆品挖掘、卖家商品结构拆解。当用户提到 Ozon 店铺商品、Ozon 卖家商品列表、竞品店铺分析、Ozon 店铺爆品、Ozon 卖家分析、Seerfar Ozon 店铺搜索、Ozon shop search, Ozon seller products, competitor shop analysis, Ozon store products 时触发此技能。即使用户未明确提到"Seerfar"，只要其意图是查看某 Ozon 店铺/卖家的商品与销量数据，也应触发此技能。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.5 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 193 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 24 ч назад

Поиск товаров в магазине Seerfar Ozon: по ID магазина Ozon (продавца) извлекает список товаров этого магазина, возвращает данные о продажах за последние 30…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкаДанные и аналитикаТорговлятип 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
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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 58/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2193 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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 363 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 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
The skill performs the advertised Ozon seller search, but it also bundles sensitive account, API-key, billing, feedback, and local-retention behavior that should be reviewed before use.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.