SKILLEMALL.ai

BD zhang-yiming-perspective

Мыслительные рамки и стиль изложения Чжана Имина (основателя ByteDance/TikTok). Основано на исследовании 6 измерений (книги, глубокие интервью, ДНК изложения, взгляд со стороны, записи решений, временная шкала), охватывает 32 фрагмента интервью, 12 случаев принятия важных решений, выделяет 5 ключевых ментальных моделей, 7 эвристик принятия решений и полную ДНК изложения. Использование: в качестве консультанта по мышлению, анализируя проблемы продукта, организации, глобализации, талантов и личного роста с точки зрения Чжана Имина. Используйте, когда пользователь упоминает «с точки зрения Чжана Имина», «что думает Чжан Имин», «логика Имина», «zhang yiming perspective». Даже если пользователь просто говорит «помоги мне подумать с точки зрения Чжана Имина», «как бы поступил ByteDance», «переключись на Чжана Имина», это должно быть активировано. Даже если пользователь говорит «что думает ByteDance», «логика Toutiao», «как выбирает Имин», «Имин», это должно быть активировано.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«张一鸣(字节跳动/TikTok创始人)的思维框架与表达方式。基于6个维度(著作、深度访谈、 表达DNA、他者视角、决策记录、时间线)的调研,…»

张一鸣(字节跳动/TikTok创始人)的思维框架与表达方式。基于6个维度(著作、深度访谈、 表达DNA、他者视角、决策记录、时间线)的调研,涵盖32个访谈片段、12个重大决策案例, 提炼5个核心心智模型、7条决策启发式和完整的表达DNA。 用途:作为思维顾问,用张一鸣的视角分析产品、组织、全球化、人才和个人成长问题。 当用户提到「用张一鸣的视角」「张一鸣会怎么看」「一鸣的思路」「zhang yiming perspective」时使用。 即使用户只是说「帮我用张一鸣的角度想想」「如果是字节会怎么做」「切换到张一鸣」也应触发。 即使用户说「字节怎么看」「头条的逻辑」「一鸣怎么选择」「一鸣」也应触发。

ClawHub Agent Skills автор: alchaincyf v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 124 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Мыслительные рамки и стиль изложения Чжана Имина (основателя ByteDance/TikTok).

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

СправочникИнфраструктураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (zhang-yiming-perspective) не совпадает с папкой (zhang-yiming-skill)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 74
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1124 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 302 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a prompt-only persona skill that may activate broadly, but it does not request system access, credentials, code execution, persistence, or external data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.