SKILLEMALL.ai

AB snaplii-autopilot

Полностью автоматизированный процесс от агента до продавца: купите подарочную карту Snaplii с кэшбэком, затем управляйте браузером для ее погашения на сайте продавца/доставки и оформите заказ — все в одном потоке. Используйте, когда пользователь хочет, чтобы агент фактически завершил покупку или заказ еды/доставки (например, «закажи мне кофе на Uber Eats и оплати через Snaplii»), а не просто получил подарочную карту. Требует инструмента автоматизации браузера в сеансе.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«End-to-end Agent-to-Merchant autopilot: buy a Snaplii gift card with c…»

End-to-end Agent-to-Merchant autopilot: buy a Snaplii gift card with cashback, then drive the browser to redeem it on the merchant/delivery site and place the order — all in one flow. Use when the user wants the agent to actually complete a purchase or food/delivery order (e.g. 'order me a coffee on Uber Eats and pay with Snaplii'), not just get a gift card. Requires a browser-automation tool in the session.

ClawHub Agent Skills автор: snapliiai v1.3.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 276 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 13 ч назад

Полностью автоматизированный процесс от агента до продавца: купите подарочную карту Snaplii с кэшбэком, затем управляйте браузером для ее погашения на сайте…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Когда включается вес 12
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 24, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1276 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 411 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a clearly disclosed shopping autopilot that can make Snaplii-funded purchases only after user confirmation.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 5 июн. 2026 г.