AB agentic-commerce-news
Еженедельный обзор Agentic Commerce — сканирует X/Twitter, отраслевые СМИ и объявления венчурных капиталистов за последние 7 дней, чтобы выявить стартапы, продукты, раунды финансирования и мнения, одобренные влиятельными голосами (венчурными капиталистами, основателями, лидерами ИИ) в области агентской коммерции, а затем создает структурированный обзор новостей. Поддерживает запланированное выполнение (например, ежедневно в 8 утра). Используйте всякий раз, когда пользователь упоминает новости агентской коммерции, обновления ИИ-коммерции, стартапы ИИ-агентов для покупок, продукты агентской оплаты или вызывает /agentic-commerce-news. Также запускайте по запросам типа «что нового в агентской коммерции на этой неделе», «кто финансирует стартапы ИИ для покупок» или «настроить ежедневный дайджест обновлений агентской коммерции» — даже когда пользователь не называет навык явно.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agentic Commerce Weekly Briefing — Scans X/Twitter, industry media, an…»
Agentic Commerce Weekly Briefing — Scans X/Twitter, industry media, and VC announcements from the past 7 days to surface startups, products, funding rounds, and opinions endorsed by influential voices (VCs, founders, AI leaders) in the agentic commerce space, then produces a structured news briefing. Supports scheduled execution (e.g., daily at 8am). Use whenever the user mentions agentic commerce news, AI commerce updates, AI shopping agent startups, agent checkout products, or invokes /agentic-commerce-news. Also trigger on requests like 'what's new in agentic commerce this week', 'who's funding AI shopping startups', or 'set up a daily digest of agentic commerce updates' — even when the user doesn't name the skill explicitly.
Еженедельный обзор Agentic Commerce — сканирует X/Twitter, отраслевые СМИ и объявления венчурных капиталистов за последние 7 дней, чтобы выявить стартапы…
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 39
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2360 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 738 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.