SKILLEMALL.ai

AC zmm-portfolio

📐 詹明明·该投哪条线 ——多产品线组合体检。几条线放在一起看,钱和时间该往哪投、哪条该收、哪条该砍。强制瓶颈资源守恒——先定这门生意真正卡住的是什么(时间/现金/产能/铺位/库存),任何「加码」都必须说清那份资源从哪条线抽出来。覆盖线上、知识付费、电商、直播、餐饮零售、工厂。 触发方式:/zmm-portfolio、/该投哪个、/组合体检、「几条线怎么分配」「该投哪个产品」「这条线还要不要做」「时间不够用」「哪条该砍」 Проверка портфеля для операторов, управляющих несколькими направлениями одновременно — онлайн, информационные продукты, электронная коммерция, прямые продажи, рестораны/розница или фабрики. Определяет реальное узкое место для каждого типа бизнеса, а затем распределяет его с жестким правилом сохранения: каждое «вложить больше» должно указывать, откуда берется этот ресурс. Триггер: /zmm-portfolio, "на каком продукте сосредоточиться", "следует ли закрыть это направление", "слишком много направлений" —— 📐 詹明明 · 不给公式,给判据。每条规则都标了实测代价。

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«📐 詹明明·该投哪条线 ——多产品线组合体检。几条线放在一起看,钱和时间该往哪投、哪条该收、哪条该砍。强制瓶颈资源守恒——先定这门生意真正…»

📐 詹明明·该投哪条线 ——多产品线组合体检。几条线放在一起看,钱和时间该往哪投、哪条该收、哪条该砍。强制瓶颈资源守恒——先定这门生意真正卡住的是什么(时间/现金/产能/铺位/库存),任何「加码」都必须说清那份资源从哪条线抽出来。覆盖线上、知识付费、电商、直播、餐饮零售、工厂。 触发方式:/zmm-portfolio、/该投哪个、/组合体检、「几条线怎么分配」「该投哪个产品」「这条线还要不要做」「时间不够用」「哪条该砍」 Portfolio checkup for operators running several lines at once — online, info-products, e-commerce, live-selling, restaurants/retail, or factories. Identifies the real binding constraint per business type, then allocates it with a hard conservation rule: every "invest more" must name where that resource comes from. Trigger: /zmm-portfolio, "which product should I focus on", "should I kill this line", "spread too thin" —— 📐 詹明明 · 不给公式,给判据。每条规则都标了实测代价。

ClawHub Agent Skills автор: 詹明明 v0.2.5 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 663 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

📐 詹明明·该投哪条线 ——多产品线组合体检。几条线放在一起看,钱和时间该往哪投、哪条该收、哪条该砍。强制瓶颈资源守恒——先定这门生意真正卡住的是什么(时间/现金/产能/铺位/库存),任何「加码」都必须说清那份资源从哪条线抽出来。覆盖线上、知识付费、电商、直播、餐饮零售、工厂。…

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
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

    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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

    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: 34
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2663 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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

    • +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 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 668 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a business portfolio analysis skill that asks for operational data and stores scoped notes, with no hidden execution or destructive behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 6 сент. 2026 г.