SKILLEMALL.ai

BC project-site-selection-analysis

На основе потребностей проекта и условий поддержки целевой территории комплексно оценивает соответствие проекта и территории по пространству земли, промышленной базе, политической поддержке, транспортной логистике, кадровому обеспечению, вспомогательным услугам, условиям затрат и ограничениям риска, формируя систематизированный отчет об анализе выбора места для проекта. Этот навык в основном решает такие ключевые вопросы, как "подходит ли проект для реализации в целевой территории, почему подходит или не подходит, каковы преимущества и недостатки реализации, какие условия для приема необходимы, существует ли осуществимость привлечения инвестиций для реализации". Этот навык не просто определяет, "хороша" ли определенная территория, а анализирует, обладает ли территория реальными условиями для приема данного проекта, возможностями промышленной синергии и долгосрочным пространством для развития, исходя из конкретных потребностей проекта. Активируется, когда пользователю нужно проанализировать, подходит ли проект для реализации в определенной территории, оценить осуществимость выбора места для проекта, сравнить возможности приема проектов в нескольких территориях, изучить условия реализации промышленного проекта, определить соответствие проекта парку/городу/району, предоставить анализ осуществимости для проектов привлечения инвестиций, выбрать территорию для инвестиций и расширения производства предприятия, проанализировать риски реализации проекта и недостатки приема.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«围绕项目落地需求与目标区域承载条件,综合评估项目与区域在土地空间、产业基础、政策支持、 交通物流、人才供给、配套服务、成本条件及风险约束等方…»

围绕项目落地需求与目标区域承载条件,综合评估项目与区域在土地空间、产业基础、政策支持、 交通物流、人才供给、配套服务、成本条件及风险约束等方面的匹配度,形成系统化的项目选址 分析报告。本技能核心解决"项目适不适合落在目标区域、为什么适合或不适合、落地优势和短板 是什么、需要哪些承接条件、是否具备招商落地可行性"等核心问题。本技能不是简单判断某个区域 "好不好",而是围绕具体项目需求,分析区域是否具备承接该项目的现实条件、产业协同能力和 长期发展空间。当用户需要分析某项目是否适合落地某区域、评估项目选址可行性、对比多个区域 的项目承接能力、研究某产业项目落地条件、判断项目与园区/城市/区县的匹配度、为招商项目 提供落地研判、为企业投资扩产选择区域、分析项目落地风险和承接短板时,激活此技能。

ClawHub Agent Skills автор: 撼地数科 v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 635 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 25 ч назад

На основе потребностей проекта и условий поддержки целевой территории комплексно оценивает соответствие проекта и территории по пространству земли…

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

АнализаторЛогистика и складтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
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: 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "parameters"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

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. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 217
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1635 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 348 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 67 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 217 пунктов
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed project site-selection report generator with no executable code or hidden high-risk behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 июл. 2026 г.