SKILLEMALL.ai

BC xianyu-growth-system

Система роста Xianyu — навык для принятия операционных решений в Xianyu на основе проверки спроса, модели экономики единицы и экспериментов. Охватывает оценку выбора товаров, анализ SKU, эксперименты по тестированию товаров, создание страниц товаров, конверсию службы поддержки, диагностику данных, управление жизненным циклом и стратегические решения. Активируется, когда пользователь упоминает операционную деятельность Xianyu, выбор товаров для Xianyu, продажу товаров на Xianyu, размещение товаров на Xianyu, службу поддержки Xianyu, анализ данных Xianyu, тестирование товаров, анализ SKU.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«闲鱼增长系统 - 基于需求验证、单位经济模型和实验驱动的闲鱼运营决策 Skill。覆盖选品评分、SKU分析、测品实验、商品页生成、客服转化、…»

闲鱼增长系统 - 基于需求验证、单位经济模型和实验驱动的闲鱼运营决策 Skill。覆盖选品评分、SKU分析、测品实验、商品页生成、客服转化、数据诊断、生命周期管理和战略决策。当用户提到闲鱼运营、闲鱼选品、闲鱼卖东西、闲鱼上架、闲鱼客服、闲鱼数据分析、测品、SKU分析时触发。

ClawHub Agent Skills автор: qomob v1.0.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 1 210 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Система роста Xianyu — навык для принятия операционных решений в Xianyu на основе проверки спроса, модели экономики единицы и экспериментов.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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: 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "last_updated"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1210 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 137 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (11 из 11)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only Xianyu selling guidance skill with no code execution, credential use, persistence, or automatic account actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 авг. 2026 г.