SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC linkfox-tiktok-video-products

Навык запроса товаров для продажи в TikTok. Используется /tiktokVideo/developerProxy для поиска товаров в магазинах инфлюенсеров и списка товаров в витрине/прямом эфире. Требует аутентификации linkfox-tiktok-video-auth для выбора аккаунта (openId). Активируется, когда пользователь упоминает товары из магазина TikTok инфлюенсера, поиск товаров в магазине, Get Shop Products, товары из витрины инфлюенсера, товары showcase, Get Showcase Products, товары для продажи, выбор товаров для видео с функцией покупки, выбор товаров для видео с функцией покупки, запрос товаров, которые может продвигать инфлюенсер, список товаров в TikTok. Возвращаемый product_id используется для предварительной проверки/публикации видео с функцией покупки с помощью linkfox-tiktok-video. **Не включает авторизацию** (для нее используется linkfox-tiktok-video-auth); **не включает загрузку/публикацию видео** (для этого используется linkfox-tiktok-video).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«TikTok 视频号可带货商品查询技能，经 /tiktokVideo/developerProxy 调用达人店铺商品搜索与橱窗/直播袋商品列…»

TikTok 视频号可带货商品查询技能，经 /tiktokVideo/developerProxy 调用达人店铺商品搜索与橱窗/直播袋商品列表（Get Shop Products、Get Showcase Products）。依赖 linkfox-tiktok-video-auth 选号（openId）。当用户提到 TikTok 达人店铺商品、搜索店铺商品、Get Shop Products、达人橱窗商品、showcase 商品、Get Showcase Products、可带货商品、视频挂车选品、可购物视频选品、查询达人可推广商品、TikTok 视频号商品列表 时触发。返回的 product_id 供 linkfox-tiktok-video 预检/发布可购物视频使用。**不含授权**（授权用 linkfox-tiktok-video-auth）；**不含视频上传/发布**（用 linkfox-tiktok-video）。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.4 MIT-0 13 файлов тело ≈ 937 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 24 ч назад

Навык запроса товаров для продажи в TikTok.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураМаркетингМедиа и видеотип 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
92
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/_tiktok_video_products_common.py:15
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • 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: 13. 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 54/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 937 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 418 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 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 product lookup feature is real, but the skill also includes account login, API-key generation, and payment order flows that require careful review before installation.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.