SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC haohuo-cps

Помощник по партнерскому маркетингу в электронной коммерции (CPS), инструмент для выбора товаров и создания партнерских ссылок для промоутеров CPS. Поддерживает создание партнерских ссылок на товары, разбор ссылок Taobao/коротких ссылок, запрос ставок комиссии, сравнение цен при выборе товаров по ключевым словам. В настоящее время поддерживает платформы JD/Taobao/Tmall. Свяжитесь с поставщиком услуг (www.haohuo.com) для получения ключа авторизации и настройки его в Skill.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«电商 CPS 助手，面向 CPS 推广者的电商选品与转链工具。支持商品链接转链、淘口令/短链解析、佣金率查询、关键词选品比价。目前支持京东/…»

电商 CPS 助手，面向 CPS 推广者的电商选品与转链工具。支持商品链接转链、淘口令/短链解析、佣金率查询、关键词选品比价。目前支持京东/淘宝/天猫平台。请联系服务提供方(www.haohuo.com)获取授权 key 并配置到 Skill 中

ClawHub Agent Skills автор: zachariah-77 v1.0.7 MIT-0 3 файла тело ≈ 637 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Помощник по партнерскому маркетингу в электронной коммерции (CPS), инструмент для выбора товаров и создания партнерских ссылок для промоутеров CPS.

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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: 3. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

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: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 637 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 123 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed shopping affiliate assistant that sends product searches or links to its declared service to return prices, coupons, affiliate links, and commission information.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.