медиа про еком + ии
Главная / Агенты, скиллы и промпты
Скилл

Скилл для сверки чисел в описании товара

протестировано в деле на учебных данных, локальный Python

Проверено 7 октября 2026: код и учебный запуск · Опубликовано 7 октября 2026

sku-number-check ищет числа, которых нет в подтверждённых характеристиках товара, и заданные продавцом запретные фразы (исходник). Редакция запустила его на учебных описаниях: подмену объёма с 500 на 750 он отметил, но замену «объём 500 мл» на «вес 500 г» пропустил — совпадение числа не подтверждает смысл (входы и выходы). Это локальный скилл для предварительной проверки, а не нейросеть, редактор текста или разрешение публиковать карточку (инструкция).

Что делает и что нужно для запуска

Поле Что проверено
Задача и тип Скилл: сверяет числовые значения черновика со списком характеристик; ищет только фразы из вашего списка (код).
Автор и официальный источник Редакция Кометы. Оригинальные SKILL.md, код и архив опубликованы здесь; отдельного публичного Git-репозитория нет.
Версия и обновление Версия 0.1.0, исходный выпуск. История Git-коммитов публично не опубликована; версия зафиксирована в README.
Лицензия MIT: можно использовать и изменять с сохранением текста лицензии (LICENSE).
Среда и модель Локальный Python. Прогон выполнен на Python 3.9.6, macOS; модель для самого скрипта не нужна (результаты).
Стоимость запуска Сам скрипт бесплатный, без обращения к платному API. Если агенту поручить вызвать его, стоимость агента зависит от вашего тарифа (код, лицензия MIT).
Доступ из России Скрипт выполняется локально и не делает сетевых запросов; регистрации и оплаты сервису нет. Автоматическое подключение SKILL.md в конкретный агентский клиент не проверялось (код, инструкция, README).
Доступы и отправка данных Читает выбранный вами файл, выводит JSON в терминал; токенов кабинетов не просит, ничего в магазине не меняет. Код прочитан редакцией: ввод, файловое чтение, обработка чисел и вывод (код).

Как запустить

Скачайте архив версии 0.1.0, распакуйте его и откройте терминал в папке sku-number-check. Нужен установленный Python; проверенная версия указана в таблице, Windows и Linux в этом прогоне не проверялись.

Сначала запустите готовый учебный пример:

python3 scripts/check.py examples/02-substitution-750.json

Ожидаемый результат — status: signals, число 750 в unmatched_numbers, код выхода 1 (сохранённый выход). Код 0 означает только отсутствие сигналов по правилам скрипта, 2 — ошибку входного файла (инструкция).

Для своего товара сохраните подтверждённые характеристики и текст в отдельный JSON:

{
  "facts": ["Объём: 500 мл", "Гарантия: 12 месяцев"],
  "draft": "Объём 750 мл. Гарантия 12 месяцев.",
  "forbidden_phrases": ["лечит"]
}

Запуск: python3 scripts/check.py INPUT.json. Поле facts — не инструкция нейросети и не догадка о товаре: внесите туда только характеристики, которые проверили по паспорту или данным поставщика. Каждый сигнал сверяйте с этим источником; после проверки нужен обычный просмотр всего текста.

Что получилось

Учебные данные придуманы редакцией, реальных карточек покупателей и кабинетов продавца в прогоне нет (запись прогона). Полные входы входят в архив, выходы доступны отдельно.

Подтверждённый факт Черновой текст Результат скрипта
Объём 500 мл Объём 500 мл Сигналов нет. (запись)
Объём 500 мл Объём 750 мл Сигнал о числе 750. (запись)
Фраза «лечит» в заданном списке Крем Лечит сухость кожи. Объём 50 мл. Найдена запретная фраза, регистр не мешает. (запись)
Фраза «лечит» в заданном списке Лечебный крем с ромашкой. Объём 50 мл. Сигналов нет: другую словоформу не распознал. (запись)
Объём 500 мл, вес 120 г Вес 500 г, объём 120 мл Сигналов нет: число найдено, но смысл и единица не проверены. (запись)

Источник всех строк — входы и выходы учебного прогона. Последние две строки показывают пропуски проверки, а не удачные описания товара.

Доступы и риски

Скилл не требует ключей маркетплейса, CRM, почты или платежей и не меняет товарные данные (исходник). Сам скрипт читает один указанный файл и печатает результат; сетевых вызовов и установки зависимостей в нём нет (прочитанный код). Для первых запусков используйте учебный JSON без персональных данных и без токенов.

Если вы передаёте JSON агенту или просите агента разобрать вывод, эти данные уже могут уйти провайдеру модели по правилам вашего клиента. Локальная работа скрипта не делает весь агентский процесс локальным. Не добавляйте в файл секреты и сведения о покупателях.

Ограничения и альтернативы

Скрипт не связывает число с нужным полем и не проверяет единицу: для него «500 мл» и «500 г» могут совпасть (учебный выход). Не находит числа прописью; запись «1 000» читает как два числа (инструкция). Запретные фразы ищет без учёта регистра, но не по синонимам или словоформам. Новые обещания без чисел — например, «никогда не протекает» — останутся незамеченными, если вы не задали эту фразу (инструкция и ограничения).

Подходит для быстрой механической сверки чисел в тексте, когда уже есть проверенные характеристики. Не подходит для автоматического допуска карточек и проверки рекламных или медицинских обещаний.

Две альтернативы: ручная сверка каждого утверждения с паспортом товара — выбирайте её для единиц, свойств и смысла; проверка по вашей таблице характеристик с привязкой к конкретным колонкам — полезнее, если ошибка именно в поле товара, а не в появлении нового числа. Для получения описания, а не проверки чисел, смотрите наш тест генерации описаний: это другая задача, его результат не заменяет вычитку.

Как мы проверяли

Редакция Кометы прочитала исходник версии 0.1.0, запустила десять учебных входов локально на Python 3.9.6 и сверила сохранённый JSON с ожидаемыми сигналами и кодами выхода. В наборе есть корректный текст, подмена числа, запретная фраза, пропуски смысла и словоформы, десятичные и Unicode-цифры, ошибочные входы (запись прогона). Это не замер качества нейросети, не тест на маркетплейсе и не оценка доли ошибок на реальных текстах.

Источники

Редакция Кометы · Как работает редакция