SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF startup-researcher

Исследуйте стартапы в области ИИ, их финансирование и анонсы продуктов. Создает структурированный отчет в формате PDF. Используйте, когда вас просят исследовать стартапы, обновить список наблюдения ИИ или создать отчет о рынке ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Research AI startups, funding, and product announcements. Generates a…»

Research AI startups, funding, and product announcements. Generates a structured intelligence report as a PDF. Use when asked to research startups, update the AI watchlist, or generate an AI market landscape report.

ClawHub Agent Skills автор: Xiaoyu Kevin Hu v1.3.2 MIT-0 13 файлов тело ≈ 722 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Исследуйте стартапы в области ИИ, их финансирование и анонсы продуктов.

Как процесс F 42/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/<date>/<company_name>/profile.md, references/<date>/final_draft.md

ГенераторДанные и аналитикаИнфраструктуратип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
42/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/<date>/<company_name>/profile.md, references/<date>/final_draft.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/<date>/<company_name>/profile.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/<date>/final_draft.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "allowed_tools"

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/<date>/<company_name>/profile.md, references/<date>/final_draft.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/<date>/<company_name>/profile.md, references/<date>/final_draft.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 722 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 215 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it claims: it researches AI startups and generates local briefing files, with visible dependency-installation and file-output side effects users should control.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.