SKILLEMALL.ai

AC interview-synthesis

Используйте этот навык, когда UX-исследователь или продуктовая команда хочет синтезировать качественные данные — интервью, юзабилити-тесты, фокус-группы или открытые вопросы из опросов — в структурированные темы, инсайты и приоритетные рекомендации. Создает отчет о синтезе, готовый для заинтересованных сторон.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when a UX researcher or product team wants to synthesiz…»

Use this skill when a UX researcher or product team wants to synthesize qualitative data — interviews, usability tests, focus groups, or survey open-ends — into structured themes, insights, and prioritized recommendations. Produces a stakeholder-ready synthesis report.

ClawHub Agent Skills автор: devasher v0.2.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 926 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык, когда UX-исследователь или продуктовая команда хочет синтезировать качественные данные — интервью, юзабилити-тесты, фокус-группы или…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктураДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. 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 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1926 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only UX research synthesis skill that asks users for research data and gives structured analysis guidance without hidden execution or data movement.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.