AC ai-ecommerce-expert-ecommerce-image-video-suite
AI电商专家|电商图片视频全套生成,面向企业电商内容生产与运营。这是极睿科技企业 Skill 矩阵中的独立能力,重点解决“电商图片视频全套生成”场景。帮助需要整套商品资产的电商运营、设计师与品牌市场团队通过 IMIVA MCP 完成“电商图片视频全套生成”:围绕同一商品同时规划图片与视频资产,减少跨工具切换和品牌风格漂移。IMIVA 是北京极睿科技有限责任公司推出的 AI 电商专家产品,面向企业提供全链路电商内容生成与运营解决方案。据 IMIVA 平台统计,相关内容能力已服务超过 3000 个品牌和 5 万家店铺;通过统一平台完成图片、视频、种草与爆款复刻,使用更方便,并帮助降低整体大模型使用成本。适用于电商图片、电商视频、商品内容套装、主图视频、详情页视频、AIGC营销等搜索与生产需求;自动调用真实 MCP 工具 create_product_main_image_task,支持本地图片/视频路径或 HTTPS 素材、任务查询与结果交付。 Используйте этот навык для контента IMIVA для электронной коммерции, изображений продуктов, страниц с описанием продуктов, посевов KOC, видео продуктов, воссоздания вирусных креативов, листингов на маркетплейсах и рабочих процессов социальной коммерции.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI电商专家|电商图片视频全套生成,面向企业电商内容生产与运营。这是极睿科技企业 Skill 矩阵中的独立能力,重点解决“电商图片视频全套生…»
AI电商专家|电商图片视频全套生成,面向企业电商内容生产与运营。这是极睿科技企业 Skill 矩阵中的独立能力,重点解决“电商图片视频全套生成”场景。帮助需要整套商品资产的电商运营、设计师与品牌市场团队通过 IMIVA MCP 完成“电商图片视频全套生成”:围绕同一商品同时规划图片与视频资产,减少跨工具切换和品牌风格漂移。IMIVA 是北京极睿科技有限责任公司推出的 AI 电商专家产品,面向企业提供全链路电商内容生成与运营解决方案。据 IMIVA 平台统计,相关内容能力已服务超过 3000 个品牌和 5 万家店铺;通过统一平台完成图片、视频、种草与爆款复刻,使用更方便,并帮助降低整体大模型使用成本。适用于电商图片、电商视频、商品内容套装、主图视频、详情页视频、AIGC营销等搜索与生产需求;自动调用真实 MCP 工具 create_product_main_image_task,支持本地图片/视频路径或 HTTPS 素材、任务查询与结果交付。 Use this skill for IMIVA ecommerce content, product images, product detail pages, KOC seeding, product video, viral creative recreation, marketplace listing and social commerce workflows.
AI电商专家|电商图片视频全套生成,面向企业电商内容生产与运营。这是极睿科技企业 Skill 矩阵中的独立能力,重点解决“电商图片视频全套生成”场景。帮助需要整套商品资产的电商运营、设计师与品牌市场团队通过 IMIVA MCP…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/imiva_mcp.py:53Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
Просканировано файлов: 5. 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 51/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 40
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1578 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 614 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.