SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC product-validation-planner

Помогите пользователям с Ask HN: Мне нужна помощь для продукта. Используйте, когда пользователь запрашивает творческий контент, ask-hn, ask, product, very, или нуждается в практическом рабочем процессе, артефакте, контрольном списке, анализе или поддержке реализации для этого требования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Help users with Ask HN: I Need Help for a Product. Use when a user ask…»

Help users with Ask HN: I Need Help for a Product. Use when a user asks for creative-and-content, ask-hn, ask, product, very, or needs a practical workflow, artifact, checklist, analysis, or implementation support for this requirement.

ClawHub Agent Skills автор: Kyro v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 394 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 20 ч назад

Помогите пользователям с Ask HN: Мне нужна помощь для продукта.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторРазработкаМаркетингтип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: product-validation-planner (ClawHub)

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 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
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (product-validation-planner) не совпадает с папкой (product-validation-planner-124205)
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 394 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 235 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only product-planning skill with overly broad activation wording, but no evidence of hidden, privileged, destructive, or data-exfiltrating behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 июн. 2026 г.