SKILLEMALL.ai

BC pans-roi-analyzer

Анализатор рентабельности инвестиций (ROI) для продажи вычислительных мощностей AI. Сравнение затрат и производительности текущего и нового решений, расчет ROI, TCO (совокупной стоимости владения) и срока окупаемости. Введите конфигурацию GPU и бизнес-показатели для генерации отчета об анализе рентабельности инвестиций, с рекомендациями по оптимизации затрат и сравнением с конкурентами. Триггерные слова: ROI分析, 成本对比, TCO计算, 投资回报, 成本优化, ROI calculator, TCO comparison, 性价比分析

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI算力销售 ROI 分析器。对比当前方案与新方案的成本和性能,计算 ROI、 TCO(总拥有成本)和投资回收期。输入 GPU 配置和业务指…»

AI算力销售 ROI 分析器。对比当前方案与新方案的成本和性能,计算 ROI、 TCO(总拥有成本)和投资回收期。输入 GPU 配置和业务指标, 生成投资回报分析报告,支持成本优化建议和竞品对比。 触发词:ROI分析, 成本对比, TCO计算, 投资回报, 成本优化, ROI calculator, TCO comparison, 性价比分析

ClawHub Agent Skills автор: dashiming v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 63 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализатор рентабельности инвестиций (ROI) для продажи вычислительных мощностей AI.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
50
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 3. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 63 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
  • -15Тело SKILL.md короче 300 символов: скилл почти пустой
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 172 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 50.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local AI compute ROI/TCO calculator; its main caveat is that its trigger words are broad and could activate in ordinary finance discussions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.