SKILLEMALL.ai

AB design-thinking

Активируется, когда: пользователь спрашивает «почему никто не использует наш продукт?», «как понять, чего на самом деле хотят клиенты?», «мы знаем, что технология работает, но рынок не реагирует», команда застряла на одном решении и нуждается в разнообразных идеях, или кто-то обсуждает исследование пользователей / персоны / прототипирование / итеративный дизайн. НЕ активируется, когда: проблема и решение уже подтверждены, а задача заключается исключительно в исполнении; или команда не имеет доступа к реальным пользователям в какой-либо момент. Подробнее: deciqai.com/c/design-thinking

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user asks 'why isn't anyone using our product?', 'how d…»

Activate when: user asks 'why isn't anyone using our product?', 'how do we understand what customers really want?', 'we know the tech works but the market isn't responding', team is stuck on a single solution and needs divergent ideas, or someone discusses user research / personas / prototyping / iterative design. Do NOT activate when: the problem and solution are both already validated and the challenge is pure execution; or the team cannot access real users at any point. More: deciqai.com/c/design-thinking

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.5 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 173 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Активируется, когда: пользователь спрашивает «почему никто не использует наш продукт?», «как понять, чего на самом деле хотят клиенты?», «мы знаем, что…

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
55
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: 5. 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 73/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 42
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2173 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 513 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a design-thinking coaching skill made of Markdown guidance and references, with no executable behavior or hidden access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.