AD ai-shopping-assistant
ИИ-помощник по покупкам для выбора товаров пользователем, сравнения брендов и моделей, проверки реальной конечной цены, анализа каналов покупки, юридического лица магазина, условий послепродажного обслуживания, достоверности отзывов и рисков транзакций. Подходит для задач принятия решений перед покупкой, таких как «Я не знаю, что купить», «Помоги сравнить несколько товаров», «Где купить выгоднее», «Надежен ли этот магазин?», «Сколько это будет стоить после скидки?». Встроенный Python-движок может обновлять состояние потребностей, подбирать кандидатов, рассчитывать скидки, упорядочивать доказательства отзывов, анализировать доказательства продавца и оценивать качество источника; предоставляет только проверяемые рекомендации по покупкам, не отправляет заказы и не оплачивает их от имени пользователя.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI购物助手，用于用户选商品、比较品牌型号、核实真实到手价、分析购买渠道、店铺主体、售后条款、评论可信度与交易风险。适合“我不知道买什么”“…»
AI购物助手，用于用户选商品、比较品牌型号、核实真实到手价、分析购买渠道、店铺主体、售后条款、评论可信度与交易风险。适合“我不知道买什么”“帮我比较几个商品”“哪里买更合适”“这个店靠谱吗”“优惠后到底多少钱”等购买前决策任务。内置 Python 引擎可完成需求状态更新、候选匹配、优惠计算、评论证据整理、商家证据分析与来源质量评估；只提供可验证的购物参考，不替用户提交订单或付款。
ИИ-помощник по покупкам для выбора товаров пользователем, сравнения брендов и моделей, проверки реальной конечной цены, анализа каналов покупки, юридического…
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 0. 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 49/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai-shopping-assistant) не совпадает с папкой (ai-shopping-assistant-skill)
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 33
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 521 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 191 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.