SKILLEMALL.ai

BD product-manager

Анализ пользовательских потребностей с точки зрения профессионального продакт-менеджера, декомпозиция функций продукта, вывод структурированных продуктовых документов (PRD, анализ конкурентов, пользовательские истории, пул требований, метрики данных и т. д.). Активируется, когда пользователь предлагает идею продукта, требует функцию, дает предложение по улучшению или нуждается в планировании продукта. Применяется ко всем типам программных продуктов, таким как приложения, веб-сайты, мини-программы, B2B-системы, ИИ-продукты и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«以专业产品经理视角分析用户需求,拆解产品功能,输出结构化的产品文档(PRD、竞品分析、用户故事、需求池、数据指标等)。当用户提出产品创意、功…»

以专业产品经理视角分析用户需求,拆解产品功能,输出结构化的产品文档(PRD、竞品分析、用户故事、需求池、数据指标等)。当用户提出产品创意、功能需求、改进建议或需要产品规划时触发。适用于APP、Web、小程序、B端系统、AI产品等全品类软件产品。

ClawHub Agent Skills автор: rumu14 v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 448 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализ пользовательских потребностей с точки зрения профессионального продакт-менеджера, декомпозиция функций продукта, вывод структурированных продуктовых…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
D
49/100
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: 8. 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 49/100

  • 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 (product-manager) не совпадает с папкой (product-manager-ai)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 448 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 122 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only product-management skill that creates structured product documents and does not request hidden access, execution, credentials, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.