SKILLEMALL.ai

BC ecom-after-sales-cs

Навык стандартизированных ответов для службы поддержки электронной коммерции. Помогает сотрудникам службы поддержки быстро генерировать соответствующие требованиям бренда ответы, охватывающие запросы на возврат/обмен, консультации по проблемам с логистикой, согласование компенсаций по послепродажному обслуживанию. Сценарии использования: (1) стандартный ответ на запрос пользователя о возврате/обмене, (2) ответ на запрос пользователя о задержке/утере/повреждении при доставке и других проблемах, (3) согласование компенсаций/возмещений/купонов и т. д. по послепродажному обслуживанию. Только промпты, без кода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«电商售后客服规范应答Skill。支撑客服人员快速生成符合品牌服务规范的合规应答内容,覆盖退换货申请、物流异常咨询、售后补偿协商三类高频售后诉…»

电商售后客服规范应答Skill。支撑客服人员快速生成符合品牌服务规范的合规应答内容,覆盖退换货申请、物流异常咨询、售后补偿协商三类高频售后诉求。使用场景:(1)用户发起退换货申请需规范回复,(2)用户咨询物流延迟/丢件/破损等异常问题,(3)用户要求补偿/赔偿/优惠券等售后协商。纯提示词类资产,不含代码。

ClawHub Agent Skills автор: terrycarter1985 v2.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 438 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык стандартизированных ответов для службы поддержки электронной коммерции.

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
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: 2. 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")

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: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 438 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 153 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The available scan context shows no security concerns or evidence of hidden risky behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.