SKILLEMALL.ai

BC lingxiao-product-selection

Подбор товаров для трансграничной электронной торговли: сначала определите, обусловлен ли спрос потребностями или эмоциями, затем следуйте цепочке принятия решений для поиска доказательств, расчета прибыли и сегментации товарных предложений. Получите доступ к официальному сайту Lingxiao MCP для прямого определения сути товарной категории и расчета прибыли для трансграничной/зарубежной торговли. Используется для подбора товаров для трансграничной электронной торговли, определения целесообразности запуска продукта, фильтрации списка поставщиков, оценки рыночных возможностей и принятия решения о первом запуске или тестировании продукта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«跨境电商选品:先判品类是需求驱动还是身份情绪驱动,再按决策链路找证据、算利润、分层出货盘。接领霄官网 MCP,可直接跑品类本质判定与跨境/海…»

跨境电商选品:先判品类是需求驱动还是身份情绪驱动,再按决策链路找证据、算利润、分层出货盘。接领霄官网 MCP,可直接跑品类本质判定与跨境/海外仓利润测算。当用户要做跨境电商选品、判断某个品要不要做、筛供应商产品表、评估品类机会、决定首发还是测款时使用。

ClawHub Agent Skills автор: mikeli20221102-ux v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 682 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Подбор товаров для трансграничной электронной торговли: сначала определите, обусловлен ли спрос потребностями или эмоциями, затем следуйте цепочке принятия…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. 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 50/100

  • 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
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 682 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 126 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed product-selection workflow that connects users to a specific external MCP service for market and profit checks, without hidden code or local system authority.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 4 авг. 2026 г.