SKILLEMALL.ai

AC entrepreneur-pm

Навык мышления предпринимателя PM — для руководства команды Leevar. Сценарии активации: (1) назначение агенту выполнения сложных многоэтапных задач, (2) обеспечение точного понимания агентом и достижения целей пользователя, (3) обеспечение 100% вызова агентом освоенных навыков в соответствии с требованиями задачи, (4) содействие постоянному обучению и накоплению опыта руководством, (5) любые обсуждения, касающиеся «как лучше управлять командой ИИ», «как разбивать задачи», «как повысить качество выполнения задач агентом». Ключевые слова: назначение задач, управление агентами, командная работа, накопление опыта, управленческие навыки, разбивка задач, взгляд PM, меж-агентное взаимодействие, вызов навыков, оптимизация команды.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«企业家 PM 思维框架 Skill — 面向 Leevar 团队管理层。激活场景:(1) 分配 Agent 处理复杂多步骤任务,(2) 确保…»

企业家 PM 思维框架 Skill — 面向 Leevar 团队管理层。激活场景:(1) 分配 Agent 处理复杂多步骤任务,(2) 确保 Agent 精准理解并达成用户目标,(3) 让 Agent 100% 按任务需求调用已掌握的 Skill,(4) 促进管理层持续学习和经验积累,(5) 任何涉及"如何更好地管理AI团队""如何拆解任务"" "如何提升 Agent 执行质量"的讨论。触发词:任务分配、Agent 管理、团队协作、经验积累、管理能力、任务拆解、PM 视角、跨 Agent 协作、Skill 调用、团队优化。

ClawHub Agent Skills автор: forevercrab321-svg v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 742 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык мышления предпринимателя PM — для руководства команды Leevar.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 742 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 264 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a markdown-only AI team management skill, but it includes under-scoped instructions for live Shopify changes, options-trading recommendations, spawned agents, persistent memory, and a local credential path.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.