SKILLEMALL.ai

BF linkfox-tiktok-selection-and-shoppable-video

Комплексный набор ИИ-инструментов для выбора товаров и создания продающих видео для TikTok, объединяющий данные по выбору товаров EchoTik/FastMoss и API официальных видео для продаж TikTok, охватывающий выбор товаров для TikTok Shop, тренды популярных товаров, анализ продающих видео и публикацию видео с возможностью покупки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«TikTok 选品与带货视频一站式 AI 工具集,整合 EchoTik/FastMoss 选品数据与 TikTok 官方带货视频 API,覆…»

TikTok 选品与带货视频一站式 AI 工具集,整合 EchoTik/FastMoss 选品数据与 TikTok 官方带货视频 API,覆盖 TikTok Shop 选品、爆品趋势、带货视频分析与可购物视频发布。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.2.3 MIT-0 48 файлов тело ≈ 3 708 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 26 ч назад

Комплексный набор ИИ-инструментов для выбора товаров и создания продающих видео для TikTok, объединяющий данные по выбору товаров EchoTik/FastMoss и API…

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: openId/displayName/region/userType, references/<子能力>.md

ИнтеграцияМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: openId/displayName/region/userType, references/<子能力>.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 48. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: openId/displayName/region/userType
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/<子能力>.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: openId/displayName/region/userType, references/<子能力>.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): openId/displayName/region/userType, references/<子能力>.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3708 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (8 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)
  • +3Длина description 107: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -32 из 34 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (12 из 12)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s TikTok product and shoppable-video purpose is coherent, but it needs Review because it handles credentials and billing while some helper behavior is broader or less contained than the documentation says.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.