AC deal-hunter-alert-claw
Коммерческий сканер выгодных предложений — сверхбыстрый охотник за коммерческой информацией. Отслеживает множество платформ (Xianyu, Lianjia, Alibaba Auctions, Government Procurement Network и т. д.), первым обнаруживает недорогую недвижимость, качественные подержанные товары, возможности участия в тендерах и отправляет предупреждения Feishu. Используйте этот навык в следующих случаях: (1) Пользователь просит отслеживать недорогие товары, недвижимость или тендерную информацию на определенной платформе. (2) Пользователь просит установить пороговое значение ценового предупреждения (например, «уведоми меня, если цена упадет ниже рыночной на 30%»). (3) Пользователь упоминает «выгодные предложения», «недорогая недвижимость», «аукционная недвижимость», «срочная продажа», «качественные подержанные товары», «тендерная информация», «предупреждение о коммерческих возможностях», «информационный разрыв», «быть первым», «арбитраж», «качественные цели», «регистрация доменных имен», «передача акционерного капитала», «государственные закупки», «неиспользуемые хорошие вещи». (4) Пользователь говорит «присмотри за XXX», «сообщи мне немедленно, если найдешь XXX по низкой цене», «отслеживай платформу XXX». (5) Необходимо провести быструю оценку и оценку рисков обнаруженных целей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«商业捡漏预警虾 — 商业信息差的极速捕手。监控多平台（闲鱼、链家、阿里拍卖、政府采购网等），第一时间发现低价房产、优质二手货、招标机会，并推…»
商业捡漏预警虾 — 商业信息差的极速捕手。监控多平台（闲鱼、链家、阿里拍卖、政府采购网等），第一时间发现低价房产、优质二手货、招标机会，并推送飞书预警。 当以下情况时使用此 Skill： (1) 用户要求监控某平台的低价商品、房产或招标信息 (2) 用户要求设置价格预警阈值（如"低于市场价30%就通知我"） (3) 用户提到"捡漏"、"低价房产"、"法拍房"、"急售"、"二手好货"、"招标信息"、"商机预警"、"信息差"、"抢先"、"套利"、"优质标的"、"域名抢注"、"股权转让"、"政府采购"、"闲置好物" (4) 用户说"帮我盯着XXX"、"发现低价XXX立刻告诉我"、"监控XXX平台" (5) 需要对发现的标的进行快速估值和风险评估
Коммерческий сканер выгодных предложений — сверхбыстрый охотник за коммерческой информацией.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 6. 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 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: 19
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 596 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 324 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.