SKILLEMALL.ai

AB strategic-decision

Стратегическое принятие решений в режиме CEO/руководителя. Ставит под сомнение предпосылки, диагностирует проблемы, разрабатывает окончательные стратегии. Четыре режима: АГРЕССИВНЫЙ (мечтай по-крупному), ВЫБОРОЧНЫЙ (сохраняй базовый уровень + выбирай расширения), ДИАГНОСТИЧЕСКИЙ (максимальная строгость), ВАЛИДАЦИОННЫЙ (своди к сути). Используйте, когда основателям, руководителям или менеджерам по продукту нужны стратегические решения по продукту, росту, рынку, технологиям или распределению ресурсов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«CEO/executive-mode strategic decision making. Challenge premises, diag…»

CEO/executive-mode strategic decision making. Challenge premises, diagnose problems, design definitive strategies. Four modes: AGGRESSIVE (dream big), SELECTIVE (hold baseline + cherry-pick expansions), DIAGNOSTIC (maximum rigor), VALIDATION (strip to essentials). Use when founders, executives, or product leaders need strategic decisions on product, growth, market, technology, or resource allocation.

ClawHub Agent Skills автор: Kaiser v1.2.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 6 974 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Стратегическое принятие решений в режиме CEO/руководителя.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
40
Согласованность вес 8
40
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6974 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "benefits-from"

Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (strategic-decision) не совпадает с папкой (kai-strategic-decision)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 21
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6974 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 154
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 403 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 154 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent strategy-advice skill with local decision-history storage that users should know about before using it for confidential plans.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.