SKILLEMALL.ai

AB Cross-border Product-Market Fit Validator

Проверьте спрос на продукт на любом зарубежном рынке перед инвестированием в локализацию, найм или запуск. Получите карты предположений, недорогие эксперименты, оценочные таблицы с доказательствами и решения о запуске/отказе — установите и проведите свой первый тест PMF менее чем за 30 секунд.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Validate product demand in any foreign market before investing in loca…»

Validate product demand in any foreign market before investing in localization, hiring, or launch. Get assumption maps, low-cost experiments, evidence scorecards, and go/no-go decisions — install and run your first PMF test in under 30 seconds.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.0.2 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 557 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проверьте спрос на продукт на любом зарубежном рынке перед инвестированием в локализацию, найм или запуск.

Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: согласованность, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктураЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
79/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
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

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 79/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Cross-border Product-Market Fit Validator) не совпадает с папкой (cb-product-market-fit-validator)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 53
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2557 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 244 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is mostly a descriptive market-validation skill, but one included scenario recommends exchanging Amazon samples for reviews, which creates a real platform-policy and ethical risk.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 20 июн. 2026 г.