SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD CTQ分析技能

Инструмент анализа, преобразующий голос клиента (VOC) в ключевые характеристики качества (CTQ); поддерживает текстовый анализ, извлечение требований, сопоставление, генерацию визуализированных отчетов; используется, когда пользователю необходимо проанализировать отзывы клиентов, извлечь требования к продукту, определить приоритеты улучшений качества.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将客户声音(VOC)转化为关键质量特性(CTQ)的分析工具；支持文本分析、需求提取、映射关联、可视化报告生成；当用户需要分析客户反馈、提炼产…»

将客户声音(VOC)转化为关键质量特性(CTQ)的分析工具；支持文本分析、需求提取、映射关联、可视化报告生成；当用户需要分析客户反馈、提炼产品需求、确定质量改进优先级时使用

ClawHub Agent Skills автор: engicool v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 650 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 24 ч назад

Инструмент анализа, преобразующий голос клиента (VOC) в ключевые характеристики качества (CTQ); поддерживает текстовый анализ, извлечение требований…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураКачество и контрольтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (CTQ分析技能) не совпадает с папкой (skill-voc-ctq-analyzer)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 43
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 650 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 86: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent local customer-feedback analysis tool, with expected file reads and report generation but no hidden network, credential, destructive, or persistence behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.