BD sellersprite-skills
Полный набор AI Skills для подбора товаров от 卖家精灵 Amazon — 10 комплексных рабочих процессов анализа (/product-research, /market-analysis, /competitor-analysis и т. д.) + 17 тактических стратегий подбора товаров (взрывной рост новых товаров, высокий рост ABA, низкая монополия бренда, разбор вариантов и т. д.), которые выполняют полный цикл от сканирования категорий до реализации подбора товаров с помощью 38 инструментов данных MCP. Подходит для продавцов трансграничной электронной коммерции, исследований подбора товаров Amazon, оптимизации операций и принятия решений о рекламных кампаниях.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«卖家精灵 Amazon 选品 AI Skills 全集 —— 10 个综合分析工作流（/product-research、/market-a…»
卖家精灵 Amazon 选品 AI Skills 全集 —— 10 个综合分析工作流（/product-research、/market-analysis、/competitor-analysis 等）+ 17 个战术选品策略卡（新品爆发、ABA 高增长、低品牌垄断、变体拆解等），通过 38 个 MCP 数据工具完成从品类扫描到选品落地的全链路。适用于跨境电商卖家、Amazon 选品研究、运营优化与广告投放决策。
Полный набор AI Skills для подбора товаров от 卖家精灵 Amazon — 10 комплексных рабочих процессов анализа (/product-research, /market-analysis…
Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 31. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1411 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -238 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 208 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.