SKILLEMALL.ai

AC business-model-designer

Профессиональный инструмент для анализа, проектирования, оценки и итерации бизнес-моделей на основе теорий «Построение бизнес-моделей» и «Разработка ценностного предложения». Поддерживает четыре режима работы: 1) Режим анализа — извлечение и генерация канвы бизнес-модели из описания бизнеса 2) Режим проектирования — пошаговое проектирование бизнес-модели с нуля, постепенное заполнение 9 модулей 3) Режим оценки — оценка жизнеспособности бизнес-модели, выявление проблем и рисков 4) Режим итерации — оптимизация бизнес-модели на основе обратной связи, генерация вариантов Сценарии запуска: пользователь говорит «анализ бизнес-модели», «проектирование бизнес-модели», «оценка бизнес-модели», «помоги мне разработать бизнес-план», «оцени этот бизнес», «оптимизируй бизнес-модель», «помоги мне провести бизнес-анализ», «как вести этот бизнес» и другие запросы, связанные с анализом и проектированием бизнес-моделей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于《商业模式新生代》和《价值主张设计》理论,帮助用户分析、设计、评估和迭代商业模式的专业工具。 支持四种工作模式: 1) 分析模式 -…»

基于《商业模式新生代》和《价值主张设计》理论,帮助用户分析、设计、评估和迭代商业模式的专业工具。 支持四种工作模式: 1) 分析模式 - 从业务描述中提取并生成商业模式画布 2) 设计模式 - 引导式从零设计商业模式,逐步填充9大模块 3) 评估模式 - 评估商业模式健康度,识别问题和风险点 4) 迭代模式 - 基于反馈优化商业模式,生成变体方案 触发场景:用户说"分析商业模式"、"设计商业模式"、"评估商业模式"、 "帮我设计商业计划"、"看看这个业务怎么样"、"优化商业模式"、 "帮我做个商业分析"、"这个生意怎么做"等涉及商业模式分析设计的请求。

ClawHub Agent Skills автор: taihongliu v1.0.4 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 630 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Профессиональный инструмент для анализа, проектирования, оценки и итерации бизнес-моделей на основе теорий «Построение бизнес-моделей» и «Разработка…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 8. 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 "copyright"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 56
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1630 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 281 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears useful for business-model analysis, but it reportedly forces promotional content into normal answers and may activate too broadly.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.