SKILLEMALL.ai

BC opc-project-screener

Систематически отбирает ранние проекты OPC (компании одного человека) и оценивает их потенциал для инкубации. Охватывает пять основных аспектов: оценка команды, проверка рынка, техническая осуществимость, бизнес-модель, финансовое состояние. Выдает рекомендации по инкубации и приоритизацию. Используется, когда пользователь упоминает отбор проектов OPC, оценку инкубационного потенциала, определение осуществимости проекта, оценку проектов компаний одного человека, отбор стартап-проектов, оценку инкубации проектов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«对早期OPC(一人公司)项目进行系统性筛查,评估是否具备可孵化价值。覆盖团队评估、市场验证、技术可行性、商业模式、财务健康五大维度,输出孵化…»

对早期OPC(一人公司)项目进行系统性筛查,评估是否具备可孵化价值。覆盖团队评估、市场验证、技术可行性、商业模式、财务健康五大维度,输出孵化建议和优先级排序。当用户提到筛查OPC项目、评估孵化价值、项目可行性判断、一人公司项目评估、初创项目筛选、项目孵化评估等需求时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: golngod v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 930 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 25 ч назад

Систематически отбирает ранние проекты OPC (компании одного человека) и оценивает их потенциал для инкубации.

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

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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: 0. 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: 80
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1930 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 139 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Chinese-language consulting workflow for evaluating one-person-company startup projects and does not request dangerous system access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 июл. 2026 г.