SKILLEMALL.ai

BD trading-card-specialist

Продвинутый ИИ-ассистент для дилеров, коллекционеров и магазинов торговых карт. Предоставляет анализ рынка, оптимизацию объявлений на eBay, информацию о грейдах PSA/BGS, исследование рынка и автоматическую оценку карт. Используйте при работе со спортивными картами, Pokemon или предметами коллекционирования для: (1) анализа цен и исследования рынка, (2) создания и оптимизации объявлений на eBay, (3) отслеживания рынка, (4) планирования подачи на грейдинг, (5) управления запасами или любых других операций с торговыми картами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Advanced AI assistant for trading card dealers, collectors, and shops.…»

Advanced AI assistant for trading card dealers, collectors, and shops. Provides market analysis, eBay listing optimization, PSA/BGS grading insights, market research, and automated card valuation. Use when working with sports cards, Pokemon, or collectibles for: (1) pricing analysis and market research, (2) eBay listing creation and optimization, (3) market tracking, (4) grading submission planning, (5) inventory management, or any trading card business operations.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 8 файлов тело ≈ 3 004 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Продвинутый ИИ-ассистент для дилеров, коллекционеров и магазинов торговых карт.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураDiscordБезопасностьИнфраструктураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security README.md:93
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - ❌ No system exploitation or privilege escalation
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security README.md:96
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      - ❌ No malicious payload delivery
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SECURITY.md:57
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - ❌ No system privilege escalation
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SECURITY.md:96
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | **System Security** | Low | No system-level access or privilege escalation |

    Просканировано файлов: 8. 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 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 111, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3004 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -227 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 469 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 43 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 111 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.