SKILLEMALL.ai

AC mece

Активируйте, когда: пользователь говорит «разложи это», «структурируй это мышление», «MECE», «дерево проблем», «Пирамида Минто», «как охватить все случаи без двойного подсчета», проблема кажется слишком большой для четкого осмысления, список вариантов запутан или пересекается, анализ зацикливается или презентация должна выдержать строгую проверку. НЕ активируйте, когда: проблема тривиально мала (выбор обеда) или пользователь находится в чисто творческом/генеративном режиме, где преждевременная структура ограничила бы исследование. Подробнее: deciqai.com/c/mece

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user says 'decompose this', 'structure this thinking',…»

Activate when: user says 'decompose this', 'structure this thinking', 'MECE', 'issue tree', 'Minto Pyramid', 'how do we cover all the cases without double-counting', a problem feels too big to think about cleanly, a list of options is messy or overlapping, an analysis keeps going in circles, or a presentation needs to survive hard scrutiny. Do NOT activate when: the problem is trivially small (lunch decisions), or the user is in purely creative/generative mode where premature structure would constrain exploration. More: deciqai.com/c/mece

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.5 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 205 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 18 ч назад

Активируйте, когда: пользователь говорит «разложи это», «структурируй это мышление», «MECE», «дерево проблем», «Пирамида Минто», «как охватить все случаи без…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИсследованияИИ и агентытип 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
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 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 57/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 38, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2205 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 544 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 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 markdown-only thinking framework skill for structuring problems, with no code execution, credential access, persistence, or hidden data handling.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.