SKILLEMALL.ai

BF ops-pm-bridge

Набор инструментов для ускорения взаимодействия между операционным и продуктовым отделами. Решает проблемы информационной асимметрии, перекладывания ответственности за требования, атрибуции результатов между операционным и продуктовым отделами. Используется для: (1) перевода операционных требований на язык продукта; (2) генерации фреймворка атрибуции результатов; (3) интеллектуального расчета приоритетов; (4) автоматической генерации критериев приемки; (5) согласования определений данных; (6) генерации совместных документов. Триггерные слова: операционные требования, продуктовое взаимодействие, атрибуция результатов, перекладывание ответственности за требования, определения данных, критерии приемки, оценка приоритетов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«运营-产品协同加速套件。解决运营与产品之间的信息不对称、需求扯皮、效果归因等痛点。用于:(1) 运营需求翻译为产品语言;(2) 效果归因框架…»

运营-产品协同加速套件。解决运营与产品之间的信息不对称、需求扯皮、效果归因等痛点。用于:(1) 运营需求翻译为产品语言;(2) 效果归因框架生成;(3) 优先级智能计算;(4) 验收标准自动生成;(5) 数据口径对齐;(6) 协同文档生成。触发词:运营需求、产品协同、效果归因、需求扯皮、数据口径、验收标准、优先级评估。

ClawHub Hermes автор: Socialite UCL LJH v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 2 444 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Набор инструментов для ускорения взаимодействия между операционным и продуктовым отделами.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: acceptance.md, attribution.md, data-align.md

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: acceptance.md, attribution.md, data-align.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  3. 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 160 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: acceptance.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: attribution.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: data-align.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: acceptance.md, attribution.md, data-align.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): acceptance.md, attribution.md, data-align.md
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2444 токенов
  • 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

  • +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 160 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a plain-text productivity skill for operations and product collaboration, with no hidden code, credential use, or automatic system access found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.