SKILLEMALL.ai

AB voltage-effect

Диагностирует, будет ли результат, работавший в малом масштабе, продолжать работать при масштабировании — путем тестирования идеи на соответствие пяти причинам Джона Листа, по которым идеи теряют «напряжение» (ложные срабатывания, нерепрезентативная выборка, нерепрезентативная ситуация, побочные эффекты и ловушка затрат на стороне предложения) ДО того, как будет принято решение о масштабировании. Активируйте, когда: пользователь говорит «пилот прошел успешно, давайте запускать», «это взорвало в бета-версии», «мы готовы к масштабированию», «экономика единицы продукции улучшится с объемом», «это сработало в одном городе/рынке/сегменте», «стоит ли франшизировать / расширяться на национальном уровне» или хочет предсказать, переживет ли многообещающий ранний результат масштабирование. НЕ активируйте, когда: вопрос касается только построения инфраструктуры масштабирования без сомнений в обобщаемости результата (используйте эффект масштаба); идея уже масштабировалась и выдержала, и вы оптимизируете зрелую операцию; или решение не имеет этапа масштабирования вообще (единовременный, неповторяющийся выбор). Подробнее: deciqai.com/c/voltage-effect

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnoses whether a result that worked at small scale will keep workin…»

Diagnoses whether a result that worked at small scale will keep working when scaled — by testing an idea against John List's five reasons ideas lose 'voltage' (false positives, unrepresentative population, unrepresentative situation, spillovers, and the supply-side cost trap) BEFORE committing to scale. Activate when: user says 'the pilot worked, let's roll it out', 'this crushed it in the beta', 'we're ready to scale', 'the unit economics will improve with volume', 'it worked in one city/market/segment', 'should we franchise / expand nationally', or wants to predict whether a promising early result will survive scaling. Do NOT activate when: the question is purely how to build scale infrastructure with no doubt the result generalizes (use economies-of-scale); the idea has already scaled and held, and you are optimizing a mature operation; or the decision has no scale step at all (a one-off, non-repeatable choice). More: deciqai.com/c/voltage-effect

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.2 MIT-0 7 файлов тело ≈ 4 605 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 21 ч назад

Диагностирует, будет ли результат, работавший в малом масштабе, продолжать работать при масштабировании — путем тестирования идеи на соответствие пяти…

Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
76/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 7. 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 76/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 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
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4605 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 46
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • +3Длина description 963: рекомендуется 120–800 символов
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 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: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a plain decision-analysis skill that helps evaluate whether pilot results will scale, with no evident hidden execution or data-access behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.