SKILLEMALL.ai

AC door-in-the-face

Активируется, когда: пользователь спрашивает «они много просили, а потом отступили, стоит ли мне уступать?»; пользователь разрабатывает начало переговоров и хочет прийти к определенной цене; кто-то говорит «начни с высокого, потом отступи» или «взаимная уступка»; пользователь подозревает, что им манипулируют с помощью двухэтапного запроса. НЕ активируется, когда: есть только одно предложение без предварительного отказа (используйте вместо этого якорь); пользователь спрашивает о технике «нога в двери» (сначала маленькая просьба, потом большая — обратная техника). Подробнее: deciqai.com/c/door-in-the-face

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user asks 'they made a big ask then backed off, should…»

Activate when: user asks 'they made a big ask then backed off, should I concede?'; user is designing a negotiation opening and wants to land at a specific price; someone says 'anchor high then retreat' or 'reciprocal concession'; user suspects they are being manipulated by a two-step request pattern. Do NOT activate when: there is only a single offer with no prior refusal (use anchoring instead); the user is asking about foot-in-the-door (small ask first, then large ask — the reverse technique). More: deciqai.com/c/door-in-the-face

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.4 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 808 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 20 ч назад

Активируется, когда: пользователь спрашивает «они много просили, а потом отступили, стоит ли мне уступать?»; пользователь разрабатывает начало переговоров и…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 29
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1808 токенов

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 537 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only negotiation coaching skill with no executable code or sensitive access, and its persuasion-focused purpose is disclosed.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.