SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC hienergy-advertiser-intelligence-affiliate-copilot

Официальный навык Hi Energy AI для поиска и управления партнерскими маркетинговыми программами, партнерскими сделками/предложениями, комиссиями, транзакциями и контактами партнеров в OpenClaw. Запрашивает HiEnergy API v1 для рекламодателей, партнерских программ, сделок, транзакций (с аналитическими метаданными), контактов, изменений статуса, агентств, тегов/категорий и данных издателей. Лучше всего подходит для поиска партнерских программ, исследования партнерских сделок, операций партнерского маркетинга, поиска рекламодателей, анализа бренда, контактов издателей, анализа транзакций (продажи, комиссии, тенденции), анализа комиссий и поиска рекламодателя по домену в сетях, таких как Impact, Rakuten, CJ, Awin, Partnerize и ShareASale. Включает подробные профили рекламодателей (endpoint show) с ссылками, такими как https://app.hienergy.ai/a/<advertiser_id>. Узнайте больше: https://www.hienergy.ai и https://app.hienergy.ai/api_documentation.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Official Hi Energy AI skill for finding and managing affiliate marketi…»

Official Hi Energy AI skill for finding and managing affiliate marketing programs, affiliate deals/offers, commissions, transactions, and partner contacts in OpenClaw. Query HiEnergy API v1 for advertisers, affiliate programs, deals, transactions (with analytics meta), contacts, status changes, agencies, tags/categories, and publisher details. Best for affiliate program discovery, affiliate deal research, partner marketing operations, advertiser lookup, brand intelligence, publisher contacts, transaction analytics (sales, commissions, trends), commission analysis, and domain-to-advertiser search across networks like Impact, Rakuten, CJ, Awin, Partnerize, and ShareASale. Includes deep advertiser profile (show endpoint) responses with links such as https://app.hienergy.ai/a/<advertiser_id>. Learn more: https://www.hienergy.ai and https://app.hienergy.ai/api_documentation.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 30 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 221 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Официальный навык Hi Energy AI для поиска и управления партнерскими маркетинговыми программами, партнерскими сделками/предложениями, комиссиями, транзакциями…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияДанные и аналитикаМаркетингИИ и агентытип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/hienergy_skill.py:1652
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    api_key = sys.argv[1]

Просканировано файлов: 30. 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"

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 46
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1221 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 882: рекомендуется 120–800 символов
  • -311 из 13 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.