AD pangolinfo-amazon-niche
Используйте, когда: пользователь хочет "просмотреть/найти дерево категорий Amazon" / "пакетно разобрать categoryId в полный хлебный путь" / "отфильтровать категории по объему продаж/объему поиска/возвратам/конкуренции" / "найти низкоконкурентные ниши" / "проанализировать тенденцию продаж категории" / "browse Amazon category tree" / "find low-competition niches" / "filter categories by metrics". Охватывает: информацию о нижних категориях и нишах Amazon — детализацию дерева категорий, поиск узлов категорий по ключевым словам, пакетный разбор путей категорий, фильтрацию коммерческих показателей на уровне категорий (объем продаж/GMV/объем поиска/возвраты/ценовой диапазон/плотность конкуренции), фильтрацию на уровне ниш (объем поиска × конкуренция × рост × возвраты). Для автономного выбора категорий агентом и проверки BSR. НЕ для: извлечения конкретных товаров/отзывов/рейтингов (используйте pangolinfo-amazon-scraper) / полного отчета по выбору товара GTM (используйте amazon-product-explorer) / написания листингов (используйте amazon-listing-optimization) / внешнего поиска Google (используйте pangolinfo-ai-serp).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when: 用户要"浏览/搜索 Amazon 类目树" / "批量把 categoryId 解析成完整路径面包屑" / "按销量/搜…»
Use when: 用户要"浏览/搜索 Amazon 类目树" / "批量把 categoryId 解析成完整路径面包屑" / "按销量/搜索量/退货率/竞争度筛类目" / "找低竞争蓝海利基(niche)" / "分析某类目销量趋势" / "browse Amazon category tree" / "find low-competition niches" / "filter categories by metrics". Covers: Amazon 底层类目 & 利基情报 —— 类目树下钻、关键词搜类目节点、批量类目路径解析、类目级商业指标筛选(销量/GMV/搜索量/退货率/价格档/竞争密度)、利基级筛选(搜索量×竞争×增长×退货率)。给 Agent 做自主选品类目挖掘与 BSR 验证。 NOT for: 抓具体商品/评论/榜单(用 pangolinfo-amazon-scraper)/ 完整 GTM 选品报告(用 amazon-product-explorer)/ 写 Listing(用 amazon-listing-optimization)/ Google 站外搜索(用 pangolinfo-ai-serp)。
Используйте, когда: пользователь хочет "просмотреть/найти дерево категорий Amazon" / "пакетно разобрать categoryId в полный хлебный путь" / "отфильтровать…
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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 · 5
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 5
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:111Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)"top5…Max": 0.40,
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:121Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)**经典蓝海组合**: 高 `sear…Min` + 低 `top5…Max`(≤0.40) + 适中 `productCountMax` + 正 `sear…Min` + 低 `retu…Max`。
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:150Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)- ❌ snake_case 字段名（`niche_title` / `sear…min` / `top5…max`）—— 真实是 `nicheTitle` / `sear…Min` / `top5…Max`（products 不是 brands）。见 R-10。
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:323Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)| `top5…max` | `top5…Max`（products 不是 brands）|
таблица -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:373Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)| filter_niches 入参 | 传 `categoryId` | 只认 `nicheId`/`nicheTitle`;0-1 小数字段(`top5…Max`/`retu…Max`)别传整数 |
таблица
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "mcp_tools_used" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "applies_to"
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 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
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4409 токенов
- 100Шаги. Шагов: 68
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 20. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (5 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -240 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 521 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 42 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.