SKILLEMALL.ai

AD competitor-analyzer

Сценарии использования: - Пользователь говорит "анализ конкурентов", "сделать конкурентный анализ" - Пользователь говорит "помоги мне сравнить XX и XX" - Пользователь говорит "кто конкуренты" - Пользователь говорит "сравнение продуктов", "рыночное исследование" - Пользователь вставляет название конкурента и говорит "сделай мне анализ" - Пользователь говорит "узнать об отрасли XX" - Пользователь говорит "сделать сравнительный отчет" Неприменимо: - Анализ акций (используйте stock-research-group) - Глубокие отраслевые отчеты (используйте research-company) - Планирование карьеры (используйте career-advisor) - Чистая болтовня

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用场景: - 用户说"竞品分析"、"做竞调" - 用户说"帮我分析XX和XX" - 用户说"竞争对手有哪些" - 用户说"产品对比"、"市…»

使用场景: - 用户说"竞品分析"、"做竞调" - 用户说"帮我分析XX和XX" - 用户说"竞争对手有哪些" - 用户说"产品对比"、"市场调研" - 用户粘贴竞品名称说"帮我做个分析" - 用户说"了解XX行业" - 用户说"做个对比报告" 不适用: - 股票分析(用stock-research-group) - 行业深度报告(用research-company) - 个人职业规划(用career-advisor) - 纯闲聊

ClawHub Agent Skills автор: miromiraclemiro-ux v2.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 140 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сценарии использования: - Пользователь говорит "анализ конкурентов", "сделать конкурентный анализ" - Пользователь говорит "помоги мне сравнить XX и XX" -…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (competitor-analyzer) не совпадает с папкой (sutang-competitor-analyzer)
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 57
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1140 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

  • +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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 217 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent competitor-analysis prompt with proportionate web research and report-writing behavior, but users should avoid sharing confidential strategy if they do not want it reused as context.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.