SKILLEMALL.ai

AC network-effects

Активируется, когда: пользователь говорит «у нас сетевые эффекты», «победитель получает всё», «двусторонняя платформа», «закон Меткалфа», «ликвидность торговой площадки» или «чем больше пользователей, тем лучше»; пользователь создает торговую площадку, социальный продукт, инструмент связи или платформу и нуждается в моделировании того, когда активируется динамика; пользователь оценивает, является ли заявленное конкурентом преимущество структурным или риторическим. НЕ активируется, когда: продукт представляет собой стандартный B2B SaaS без взаимодействия между клиентами; заявленный «сетевой эффект» — это более низкая стоимость хостинга при масштабировании (это экономия за счет масштаба по затратам, а не эффект по ценности). Подробнее: deciqai.com/c/network-effects

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user says 'we have network effects,' 'winner-take-most,…»

Activate when: user says 'we have network effects,' 'winner-take-most,' 'two-sided platform,' 'Metcalfe's law,' 'marketplace liquidity,' or 'the more users the better'; user is building a marketplace, social product, communication tool, or platform and needs to model when the dynamic activates; user is evaluating whether a competitor's moat claim is structural or rhetorical. Do NOT activate when: the product is standard B2B SaaS with no interaction between customers; the claimed 'network effect' is lower hosting cost at scale (that is a cost-side scale economy, not a value-side effect). More: deciqai.com/c/network-effects

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.4 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 148 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 10 ч назад

Активируется, когда: пользователь говорит «у нас сетевые эффекты», «победитель получает всё», «двусторонняя платформа», «закон Меткалфа», «ликвидность…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураТорговлятип 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
59/100
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: 6. 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 59/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2148 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 629 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 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 strategy skill for analyzing network effects, with no executable behavior or hidden access requests.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.