SKILLEMALL.ai

AC kai-business-blueprint

Используйте для создания чертежей бизнес-возможностей, карт предметных областей или диаграмм архитектуры на основе материалов предпродажной подготовки, заметок со встреч или документов с решениями. Триггеры: 商业蓝图, 商业模式画布, 领域知识大图, 架构图, capability map, strategy canvas. Не для общих документов, PPT или простых блок-схем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when generating business capability blueprints, domain-knowledge m…»

Use when generating business capability blueprints, domain-knowledge maps, or architecture diagrams from presales materials, meeting notes, or solution docs. Triggers: 商业蓝图, 商业模式画布, 领域知识大图, 架构图, capability map, strategy canvas. Not for generic documents, PPTs, or simple flowcharts.

ClawHub Agent Skills автор: Kaiser v0.16.2 MIT-0 80 файлов тело ≈ 1 309 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте для создания чертежей бизнес-возможностей, карт предметных областей или диаграмм архитектуры на основе материалов предпродажной подготовки…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

ГенераторЛичная продуктивностьРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 59. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Use when generating business capability blueprints, domain-knowled… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (kai-business-blueprint) не совпадает с папкой (business-blueprint-skill)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1309 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 282 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 19)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This looks like an offline blueprint and diagram skill, but it should be reviewed because its metadata claims sensitive/high-impact capabilities that the artifacts do not explain and it can persist raw command-line details in generated audit files.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.